摘要
本发明公开了基于深度学习的自适应软件漏洞修复系统,包括多模态特征融合引擎、时空联合建模模块、漏洞修复策略生成器、跨语言表示模型。所述多模态特征融合引擎生成代码的混合特征向量,输入时空联合建模模块,捕捉代码结构与时序依赖,识别风险特征;漏洞修复策略生成器基于风险特征生成修复方案,并通过静态验证优化;跨语言表示模块利用新增样本进行反馈训练,并输出最终的检测结果与修复方案。本发明能够精准地定位漏洞触发点,并提取出所有相关联的代码片段,为后续的漏洞分析提供了坚实的基础,修复后的代码既符合语法规则又保持了原有的语义一致性。
技术关键词
漏洞修复系统
多模态特征融合
程序依赖图
节点
时序特征
抽象语法树
排序策略
识别风险
代码结构
识别关键路径
生成代码
软件
神经架构搜索
结构特征提取
特征向量空间
交叉注意力机制
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风险管理方法
特征值
时间段
云平台
无人机巡检
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深度Q网络
服务等级协议
立体停车位
追溯系统
视频关联信息
Raft算法
停车场数据
图像获取方法
三维位置信息
位移计
图像获取系统
二值化阈值