April17,2025代碼漏洞檢測原理與實踐

代碼漏洞檢測原理簡介本章介紹代碼漏洞檢測是確保軟件安全的重要步驟之一。通過Python編程語言實現一個基于圖神經網絡（GraphNeuralNetwork，GNN）的代碼漏洞檢測系統，在小樣本數據集場景中對軟件代碼中的潛在漏洞進行檢測與分析。通過本實踐內容，掌握利用代碼屬性圖（CodePropertyGraph，CPG）提取代碼特征，并使用圖神經網絡對代碼進行建模和漏洞檢測的基本方法與流程。。1.圖神經網絡圖神經網絡GNN是一類專門用于處理圖結構數據的神經網絡模型。與傳統的神經網絡相比，GNN能夠更有效地捕捉圖結構數據中的節點、邊以及它們之間的關系。這種能力使得GNN在許多需要處理復雜關系的數據場景中有著廣泛的應用，如社交網絡分析、化學分子結構預測、推薦系統等。在代碼分析領域，代碼可以被看作一種圖結構，因為代碼中的變量、函數、控制流、數據流等可以自然地表示為圖的節點和邊。

1.圖神經網絡本章將利用GNN在CPG上進行信息傳遞與聚合，從而實現對代碼潛在漏洞的檢測。2.代碼特征提取工具Joern為了利用GNN對代碼進行建模，首先需要將代碼轉換成圖結構。Joern是一款用于代碼分析的開源工具，能夠將C/C++、Java等語言的代碼轉換成CPG。CPG包含了代碼中的多種信息，如語法結構、變量依賴、控制流等，這些信息可以幫助模型更好地理解代碼的邏輯與結構。3.小樣本學習

小樣本學習是一種在訓練樣本較少的情況下，依然能夠有效學習和泛化的機器學習方法。在代碼漏洞檢測的任務中，獲取大量帶標注的漏洞樣本往往十分困難，因此，如何在小樣本場景下訓練出具有良好泛化能力的模型，成為了一個重要的挑戰。4.遷移學習

遷移學習是一種將從源任務（SourceTask）中學習到的知識遷移到目標任務（TargetTask）的方法。對于圖神經網絡來說，可以在一個大型代碼數據集上預訓練模型，然后將其應用于小樣本的漏洞檢測任務中，從而實現更好的檢測效果。小結本小節主要介紹進行代碼漏洞檢測時所使用的方法，包括圖神經網絡、代碼特征提取工具Joern、小樣本學習、遷移學習等。祝同學們學習進步！致謝

April17,2025代碼漏洞檢測原理與實踐

基于圖神經網絡的代碼漏洞檢測本章介紹本實踐內容主要講述如何在Ubuntu操作系統虛擬機上通過Python編程語言實現一個基于圖神經網絡的代碼漏洞檢測系統。1.實踐目的學習代碼的圖表征方法，嘗試使用joern工具提取代碼特征。學習圖神經網絡模型，嘗試使用GNN模型對代碼進行建模和漏洞檢測。了解小樣本學習，嘗試在小樣本場景下提高模型的泛化能力。了解遷移學習的原理與應用。2.實踐環境環境3.實踐過程(1)了解代碼的圖表征方法，嘗試使用joern工具提取代碼特征(2)了解圖神經網絡模型，嘗試使用GNN模型對代碼進行建模和檢測(3)了解遷移學習，嘗試在小樣本場景下提高模型的泛化能力(4)開始進行代碼實現部分。(5)數據預處理(6)數據嵌入(7)模型訓練評估(8)主函數實現命令工具

（由于過程較復雜，教材里有詳細解釋！）4.實踐結果模型對代碼樣本進行漏洞檢測。存在漏洞的概率>0.5，標記為存在漏洞；概率<0.5，標記為不存在漏洞。5.參考代碼本課