一种多维度特征融合的源代码漏洞检测方法

本发明公开了一种多维度特征融合的源代码漏洞检测方法，首先将源代码表示为程序依赖图，然后对其进行切片处理以降低复杂度得到切片依赖图。随后，通过命名规范化和Doc2Vec技术将源代码转换为向量表示，保留语义信息。接着，分别在双曲空间和欧氏空间中对切片图进行嵌入学习，捕获不同视角下的漏洞特征，通过结合双曲空间的层次结构表征能力和欧氏空间的局部特征捕获能力，实现对源代码的全面和深入分析。最后，设计了一种融合策略，将两个空间中提取的特征进行有效融合，包含多层感知机的分类预测模块进行漏洞分类预测。本发明实现对源代码的全面和深入分析，更准确地识别和定位源代码中的潜在漏洞。