摘要
本发明公开了基于程序分析技术和图注意力网络的API误用检测方法,包括:构建改进的GAT网络模型并进行训练,得到API误用检测模型;改进的GAT网络模型包括:输入层、多个注意力堆叠模块和输出层;对待检测的源代码数据进行代码解析,得到抽象语法树;从所述抽象语法树中提取API的上下文信息、API的字段和参数信息、跨文件信息;将所述API的上下文信息、API的字段和参数信息和跨文件信息融合,得到API信息图;将所述待检测的源代码数据输入到API推荐模型中,所述API推荐模型输出推荐的API集合;将所述API信息图和推荐的API集合输入到所述API误用检测模型中,得到API误用检测结果。
技术关键词
误用检测方法
程序分析技术
注意力
网络
堆叠模块
抽象语法树
节点
解析算法
样本
异常信息
控制结构
数据
计算方法
标签
接口
邻居
关系
参数
矩阵
元素
系统为您推荐了相关专利信息
风险评估方法
数据安全
贝叶斯网络模型
漏洞特征
表达式
信噪比
脉冲卷积神经网络
神经网络输出层
放电监测技术
环境监测传感器
仿真信号
射频指纹识别方法
发射机
ResNet网络
更新模型参数
证件图片
伪造识别方法
多模态
深度学习网络
基础