一种基于人工智能的源代码深度安全检测方法

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一种基于人工智能的源代码深度安全检测方法
申请号:CN202510884302
申请日期:2025-06-30
公开号:CN120387171A
公开日期:2025-07-29
类型:发明专利
摘要
本发明涉及源代码安全检测领域,具体涉及一种基于人工智能的源代码深度安全检测方法。该方法首先将源代码转换为抽象语法树,基于抽象语法树的结点的类型和层级关系,获得控制流变动图,在控制流变动图中分析代码块的上下文语义结构影响系数,并结合代码块的扩展次序序列和标准扩展次序序列的差异,获得代码块的距离依赖敏感系数,基于距离依赖敏感系数以及抽象语法树中结点的类型和词元,调整代码块的嵌入结构向量,并对调整前后的嵌入结构向量进行分析,获得剪枝过程中每个层级的语义连贯性影响程度,进而对剪枝过程进行调整,并对源代码进行安全检测。本发明能够避免剪枝处理对源代码语义结构的破坏,提高源代码安全检测的效果。
技术关键词
语义结构 层级 抽象语法树 结点 对源代码 序列 词法分析器 语法分析器 顶点 参数 终点 关系 沙箱 分子 漏洞 逻辑
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