基于多维度特征融合与边语义增强的代码漏洞检测方法
Code vulnerability detection method based on multi-dimensional feature fusion and edge semantic augmentation
1. 成都信息工程大学 软件工程学院, 成都 610225
2. 软件自动生成与智能服务四川省重点实验室, 成都 610225
3. 四川省制造业信息化行业协同创新中心, 成都 610225
4. 工业软件协同攻关中心, 成都 610225
摘要
针对图驱动的代码漏洞检测方法中存在的图结构臃肿、局部与全局特征割裂及边语义信息缺失的问题，提出一种基于多维度特征融合与边语义增强的静态检测方法。首先，设计分层图融合策略，通过融合抽象语法树与程序依赖图，构建轻量化程序语义图，有效减少图节点数量。其次，明确提出代码具有作用域路径这一典型静态结构特征，并从代码文本序列、抽象语法树和作用域路径三个维度提取语句节点的局部语法、语义及全局上下文约束特征。最后，构建边语义增强的GAT网络，实现节点与边属性的协同更新。实验结果显示，在C/C++ 和 Java 数据集上的准确率分别达到93.1%和91.9%，F1值为92.8%和91.6%，明显优于MGVD、VulMPFF等四种主流方法，并在多种常见漏洞类型中展现出更优的适应性和泛化能力。
基金项目
国家重点研发计划工业软件重点专项(2022YFB3305100)
软件自动生成与智能服务四川省重点实验室开放课题(CUIT-SAG202203、CUIT-SAG202207)
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2025.06.0210
出版期卷: 《计算机应用研究》 优先出版, 2026年第43卷 第2期
发布历史
[2025-10-27] 优先出版
引用本文
张帅, 魏乐. 基于多维度特征融合与边语义增强的代码漏洞检测方法 [J]. 计算机应用研究, 2026, 43 (2). (2025-11-04). https://doi.org/10.19734/j.issn.1001-3695.2025.06.0210. (Zhang Shuai, Wei Le. Code vulnerability detection method based on multi-dimensional feature fusion and edge semantic augmentation [J]. Application Research of Computers, 2026, 43 (2). (2025-11-04). https://doi.org/10.19734/j.issn.1001-3695.2025.06.0210. )
关于期刊
- 计算机应用研究 月刊
- Application Research of Computers
-
刊号
ISSN 1001-3695
CN 51-1196/TP
《计算机应用研究》创刊于1984年，是由四川省科技厅所属四川省计算机研究院主办的计算技术类学术刊物。
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