基于图结构源代码切片的智能化漏洞检测系统

邹德清，李响，黄敏桓，宋翔，李浩，李伟明

基于图结构源代码切片的智能化漏洞检测系统

邹德清1，李响2，黄敏桓2，宋翔3，李浩3，李伟明4

（1.华中科技大学网络空间安全学院，湖北 武汉 430074；2.信息系统安全技术重点实验室，北京 100101；3.华中科技大学软件学院，湖北 武汉 430074；4.华中科技大学网络与计算中心，湖北 武汉 430074）

针对智能化漏洞检测，从源代码程序依赖图中根据漏洞特征提取图结构源代码切片，将图结构切片信息表征后利用图神经网络模型进行漏洞检测工作。实现了切片级的漏洞检测，并在代码行级预测漏洞行位置。为了验证系统的有效性，分别与静态漏洞检测系统、基于序列化文本信息和基于图结构化信息的漏洞检测系统做比较，实验结果表明，所提系统在漏洞检测能力上有较高准确性，并且在漏洞代码行预测工作上有较好表现。

漏洞检测；图结构；代码切片；深度学习

1 引言

随着信息化进程不断加快，社会各个方面智能化程度越来越高，软件在生活、生产、学习等方面的应用越来越多，软件安全保障的需求量也随之增大，软件安全问题日益突显。其中，软件源代码漏洞检测的高效性和准确性急需提高以满足社会需求。例如，公民个人信息与财产大量通过网络传输与处理，为了保证公民信息与财产安全而带来的源代码漏洞检测的工作量十分巨大，而依赖于软件开发相关人员人工完成无法满足需求，此外，人工检测软件源代码漏洞受到多种因素影响，无法保证漏洞检测工作的准确性。……