基于深度学习模型的软件安全检测方法及装置

本发明公开了基于深度学习模型的软件安全检测方法及装置。该方法涉及电数字数据处理技术领域，包括以下步骤：采集检测特征有效性数据、检测特征有效性量化判断、采集检测时间局限性数据和检测时间局限性量化判断。本发明通过获取的检测特征有效性数据量化得到软件安全检测‑特征有效值，判断是否进行检测特征有效性优化，若是，则在优化后获取检测时间局限性数据，否则直接获取检测时间局限性数据，并量化得到软件安全检测‑时间局限值，判断是否进行检测时间局限性优化及二次软件安全检测，提高了软件安全长期行为检测有效性，解决了现有技术中存在由于检测过程差异导致的软件安全长期行为检测有效性低的问题。