作者：孙小兵
页数：134
出版社：西安交通大学出版社
出版日期：2024
ISBN：9787569332452
电子书格式：pdf/epub/txt
内容简介
软件安全漏洞报告分析与检测主要面临高质量数据集缺失和模型检测准确率不高等问题，本书从数据驱动的视角出发，充分利用大规模软件开源数据，通过文本挖掘、自然语言处理、主动学习、深度学习等方法，挖掘大规模软件缺陷数据中的重要信息，探索面向大规模软件缺陷数据的安全漏洞报告智能化分析与检测方法。
目录
第1章绪论
1.1研究背景和意义
1.1.1信息形式严峻
1.1.2软件漏洞是信息事件的根源
1.1.3隐藏漏洞报告是风险主要来源之一
1.1.4漏洞报告检测自动化面临主要挑战
1.2国内外研究现状
1.2.1软件漏洞报告检测方法
1.2.2数据集构建与标注
1.2.3基于神经网络的自然语言处理
1.3基础理论
1.4研究工作概述
1.4.1基于迭代投票机制的漏洞报告检测数据集自动构建方法
1.4.2基于深度学洞报告检测方法
1.4.3数据质量对漏洞报告检测模型有效影响实证研究
1.4.4基于不确定采样和交互式机器学洞报告检测方法
1.5本书组织结构
第2章基于迭代投票机制的漏洞报告检测数据集自动构建方法
2.1引言
……
1.1研究背景和意义
1.1.1信息形式严峻
1.1.2软件漏洞是信息事件的根源
1.1.3隐藏漏洞报告是风险主要来源之一
1.1.4漏洞报告检测自动化面临主要挑战
1.2国内外研究现状
1.2.1软件漏洞报告检测方法
1.2.2数据集构建与标注
1.2.3基于神经网络的自然语言处理
1.3基础理论
1.4研究工作概述
1.4.1基于迭代投票机制的漏洞报告检测数据集自动构建方法
1.4.2基于深度学洞报告检测方法
1.4.3数据质量对漏洞报告检测模型有效影响实证研究
1.4.4基于不确定采样和交互式机器学洞报告检测方法
1.5本书组织结构
第2章基于迭代投票机制的漏洞报告检测数据集自动构建方法
2.1引言
……
