基于压缩代码属性图和边类型差异化处理的漏洞检测方法

本发明公开了一种基于压缩代码属性图和边类型差异化处理的漏洞检测方法，包括以下步骤：自动化提取代码属性图；基于语法子树聚合压缩代码属性图；边类型差异化处理学习网络。本发明通过定位每个代码属性图在抽象语法树中的对应节点，并采用层次化门控聚合方法对语法树子树进行压缩。语法子树聚合过程显著减少了代码属性图中的节点，在开源的软件保障参考数据集中将图节点数缩小至原的41.5％。本发明通过对压缩后的代码属性图中的每种边类型设计独立的训练函数，实现边类型的差异化处理；同时，引入边类型注意力机制，在缩小了图规模的同时保障了检测的准确率，在开源的软件保障参考数据集测试准确率达99.97％，F1分数达99.98％。