深度学习驱动的软件漏洞预测: 问题、进展与挑战
CSTR:
作者:
作者单位:

作者简介:

通讯作者:

中图分类号:

TP311

基金项目:

国家自然科学基金(62172205)


Deep-learning-driven Software Vulnerability Prediction: Problems, Progress, and Challenges
Author:
Affiliation:

Fund Project:

  • 摘要
  • |
  • 图/表
  • |
  • 访问统计
  • |
  • 参考文献
  • |
  • 相似文献
  • |
  • 引证文献
  • |
  • 资源附件
  • |
  • 文章评论
    摘要:

    软件漏洞是软件中易于被攻击利用的代码片段, 确保软件不易受到攻击是软件开发中必须重视的安全性需求. 软件漏洞预测是指对软件代码进行分析预测, 从而及时找出潜在的漏洞. 深度学习驱动的软件漏洞预测是近年来一个热门的研究领域, 时间跨度大、研究数目众多、研究成果丰厚. 为梳理相关研究成果、总结研究热点, 对2017–2024年间发表的151篇深度学习驱动的软件漏洞预测相关的文献进行综述, 总结相关文献的研究问题、进展以及遇到的问题与挑战等内容, 为后续研究提供参考.

    Abstract:

    Software vulnerabilities are code segments in software that are prone to exploitation. Ensuring that software is not easily attacked is a crucial security requirement in software development. Software vulnerability prediction involves analyzing and predicting potential vulnerabilities in software code. Deep learning-driven software vulnerability prediction has become a popular research field in recent years, with a long time span, numerous studies, and substantial research achievements. To review relevant research findings and summarize the research hotspots, a survey of 151 studies related to deep learning-driven software vulnerability prediction published between 2017 and 2024 is conducted. It summarizes the research problems, progress, and challenges discussed in the literature, providing a reference for future research.

    参考文献
    相似文献
    引证文献
引用本文

唐家昕,王璇,赖伟,路则雨,郭肇强,杨已彪,周毓明.深度学习驱动的软件漏洞预测: 问题、进展与挑战.软件学报,,():1-47

复制
相关视频

分享
文章指标
  • 点击次数:
  • 下载次数:
  • HTML阅读次数:
  • 引用次数:
历史
  • 收稿日期:2023-08-09
  • 最后修改日期:2024-05-22
  • 录用日期:
  • 在线发布日期: 2025-05-14
  • 出版日期:
文章二维码
您是第位访问者
版权所有:中国科学院软件研究所 京ICP备05046678号-3
地址:北京市海淀区中关村南四街4号,邮政编码:100190
电话:010-62562563 传真:010-62562533 Email:jos@iscas.ac.cn
技术支持:北京勤云科技发展有限公司

京公网安备 11040202500063号