一种基于大语言模型的二进制组件漏洞识别方法

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一种基于大语言模型的二进制组件漏洞识别方法
申请号:CN202411113770
申请日期:2024-08-14
公开号:CN119272281A
公开日期:2025-01-07
类型:发明专利
摘要
本发明属于计算机系统安全技术领域,具体是一种基于大语言模型的二进制组件漏洞识别方法。本发明解决目前物联网二进制组件漏洞识别中设备种类繁多、指令集架构多样、编译器和编译优化级别各不相同等问题,包括:S100:从收集物联网组件的各类漏洞描述信息,从中提取数据并构建文本信息数据集;S200:对文本信息数据集中的长文本文本分割处理;S300:将构建的文本信息数据集输入大语言模型中进行训练及优化;S400:利用训练好的漏洞识别大模型检测二进制组件,得到二进制组件漏洞检测结果报告。
技术关键词
漏洞识别方法 大语言模型 文本 前馈神经网络 网络结构优化 多头注意力机制 初始窗口大小 加速模型训练 预训练语言模型 数据 评审系统 解码器 瓶颈 编码器 计算机系统 自然语言
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