一种基于机器学习的代码漏洞检测方法和系统

本发明公开了一种基于机器学习的代码漏洞检测方法和系统，涉及数据处理技术领域。所述方法是先从源代码中提取出各个代码语句的语句源代码和上下文源代码，然后针对各个语句，采用数据采集算法从对应的所有历史测试样本数据中采集样本数据，并将采集结果添加到对应的样本数据集中，再然后针对各个语句，应用对应的数据集对基于机器学习算法的人工智能模型进行率定验证建模，得到对应的代码漏洞检测模型，并应用模型，基于对应的语句源代码及上下文源代码预测得到对应的测试后代码漏洞分类标签预测值，最后汇总漏洞检测结果并予以报警，如此通过在代码漏洞检测过程中兼顾代码上下文内容对漏洞存在性的影响，可有效提高代码漏洞检测结果的准确性。