一种面向漏洞检测的源代码程序依赖图剪枝优化方法

本发明公开了一种面向漏洞检测的源代码程序依赖图剪枝优化方法，包括如下步骤：步骤1，将源代码数据集记为数据集A，并对数据集A进行属性筛选，将过滤后的数据集记为数据集B；步骤2，对数据集B进行预处理，形成样本一；步骤3，将样本一转换为程序依赖图表示，形成样本二；步骤4，在样本二中基于指针节点、数组节点、敏感API调用节点和整数溢出表达式节点进行剪枝，生成程序依赖子图记为样本三；步骤5，对样本三中的代码语义单元进行向量化训练，记为样本四；步骤6，利用图神经网络对样本四进行训练与预测，获得源代码的漏洞检测结果。解决了传统方法在处理大规模代码文件时计算开销大以及检测精度不足的问题。