
基于RoBERTa模型的源代码安全漏洞智能检测系统
VulBERTa-MLP-VulDeePecker是一个基于RoBERTa架构的源代码漏洞检测工具。通过对C/C++项目代码预训练和定制化分词,该模型在VulDeePecker等数据集上展现出优秀的漏洞识别能力。模型支持二分类和多分类检测,并开放了预训练数据与模型资源。
VulBERTa-MLP-VulDeePecker是一个基于深度学习的源代码安全漏洞检测项目。这个项目由帝国理工学院的研究人员开发,主要采用了RoBERTa模型架构,并针对C/C++项目的源代码进行了预训练和优化。该项目不仅实现了优秀的漏洞检测性能,还具有概念简单、训练数据需求适中等优点。
这个项目的实现主要包含以下几个关键部分:
项目使用非常简单,主要需要:
整个项目提供了完整的实验环境,包括:
该项目主要应用于:
VulBERTa-MLP-VulDeePecker在保持模型简单性的同时,实现了优秀的漏洞检测性能。它不仅在学术研究中具有重要价值,在实际的软件开发和安全审计中也有很强的应用潜力。该项目获得了2022年国际神经网络联 合会议(IJCNN)的认可,展示了其在代码安全领域的重要贡献。


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