一种基于置信学习的多粒度漏洞修复的检测方法

本发明提供了一种基于置信学习的多粒度漏洞修复的检测方法，包括如下步骤：S1、对目标代码进行数据预处理，将目标代码更改分离为修复提交和无关提交；S2、从修复提交中提取多层信息，在行、块、文件和提交几个粒度级别将提交信息编码成数值向量；S3、从每个粒度级别的数值向量中提取特征，计算置信度，基于置信度得到置信度矩阵；S4、利用置信度矩阵识别并学习代码更改bug修复提交的特征。本发明节约了无数的时间和人力成本；本发明对于改进代码漏洞修复的检测具有重要意义；本发明提高软件的开发效率和质量，减少软件漏洞。