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VulDeeLocator
VulDeeLocator: A Deep Learning-based Fine-grained Vulnerability Detector μvuldeepecker的再升级,不仅能检测出漏洞而且能够定位到具体的位置。 https://github.com/VulDeeLocator/VulDeeLocator 主要的思想是通过中间代码来实现的。有两个关键名称的定义是 程序P。程序P是由一个个pi(不同的程序文件)组成的。每个程序文件pi又是由不同的函数、宏定义fij组成的。每个函数、宏定义fij又
uvuldeepecker
μvuldeepecker:A Deep Learning-Based System for Multiclass Vulnerability Detection 对vuldeepecker的一个改进,多分类的漏洞检测系统。 提出了code attention的概念在code gadget 上的一个改进。 在原来的数据流依赖产生的code gadget上,加入了控制流依赖 提出了一种新的漏洞检测的网络结构 https://github.com/muVulDeePecker/muVulDeeP
可用于深度学习的源代码漏洞数据分析
可用于深度学习的源代码漏洞数据分析 介绍 海量的数据是应用人工智能的基石,深入了解数据有利于进一步开展相关研究。这批可用于深度学习的源代码漏洞数据来源于NDSS’18的VulDeePecker[1]提供的数据集,其数据均属于C/C++程序切片,通过从源代码中的某些可能与漏洞相关的API库函数为关注点根据数据流相关性前向后向提取语句组成程序切片,每个切片样本有对应的0或1标签,0表示无漏洞,1表示...
dataset summary
文章目录vuldeepeckerdraperSySeVRvuldeepecker——comparative studyvuldeelocatorμvuldeepeckerTransferRepresentationLearningPoster :Function Representation Learning for Vulnerability DiscoveryDevign 介绍已收集的相关数据集,包括数据集样本的种类、数量、数据结构和操作方式。 vuldeepecker 这是18NDSS vuldee
code embedding研究系列十一 - VulDeeLocator
VulDeeLocator: A Deep Learning-based Fine-grained Vulnerability Detector一.背景二.基本思想三.VulDeeLocator概述四.基于中间代码的表示4.1. 漏洞candidate表示的指导原则4.2.提取sSyVCs4.3.生成iSeVCs4.3.1.生成链接好的中间文件(原则1)4.3.2.生成对应sSyVCs的中间表示slice并进一步生成iSeVCs(原则2)五.细粒度的漏洞检测参考文献 一.背景 自动检测软件漏洞在学术界引起了
VulDeePecker
VulDeeSmartContract 环境配置 请参照此处说明: . 代码组织 /code2vector # 将fragment转化为vector /dataset # 数据集 /model # 神经网络模型 load_data.py # 加载数据集,对外提供load_dataset这一接口 main.py # 程序运行的主函数 settings.py # 相关配置参数 util.py # 一些工具函数 基本使用 运行如下命令: > python main.py 改写main.py的内容以改变程序运行的逻辑. 如何添加一个模型 请参照model/gru.py内的实现,您需要定义一个类,并实现一些方法,例如: class ModelName: def __init__(self, ...): pass def fit(self, x,
VulDeePecker:VulDeePecker
“ VulDeePecker:基于深度学习的漏洞检测系统”(NDSS'18)的数据库 代码小工具数据库(CGD)专注于C / C ++程序中的两种类型的漏洞,错误漏洞(CWE-119)和资源管理错误漏洞(CWE-399)。 每个代码小工具均由多个程序语句(即代码行)组成,这些程序语句根据与某些库/ API函数调用的参数相关联的数据流相互关联。 基于国家漏洞数据库(NVD)和NIST软件保障参考数据集(SARD)项目,我们收集了520个带有相应差异文件的开源软件程序文件和8122个针对错误错误的测试用例,以及320个开源软件程序文件。带有相应的差异文件和1,729个测试用例的资源管理错误漏洞。 CGD数据库总共包含61,638个代码小工具,其中包括易受攻击的17,725个代码小工具和不易受到攻击的43,913个代码小工具。 在这17,725个易受攻击的代码小工具中,有10,440个对应于
YOLOv11+SAHI实战:5步搞定无人机航拍小目标检测(附VisDrone数据集调参技巧)
本文详细介绍了如何结合YOLOv11目标检测框架与SAHI切片推理技术,高效解决无人机航拍图像中的小目标检测难题。通过VisDrone数据集调参技巧和5步实战指南,帮助开发者快速构建高性能检测系统,显著提升小目标检测的准确率和效率。
手把手教你用C语言实现GNSS卫星方位角计算(附RTKLIB风格代码解析)
本文详细介绍了如何使用C语言实现GNSS卫星方位角计算,包括从地固坐标系到站心坐标系的转换链条。通过RTKLIB风格的代码解析,展示了XYZ到ENU坐标转换的核心原理和C语言实现框架,帮助开发者掌握卫星方位角和高度角的计算技巧,适用于GNSS观测数据质量分析和精密定位算法开发。
ITK-snap医学图像标注方法(超级详细)——保姆级
医学3D图像标注方法,非常详细,保姆级
ArcGIS投影变换实战:从WGS_1984到Krasovsky_1940_Albers的精准转换
本文详细解析了在ArcGIS中如何将WGS_1984地理坐标系下的数据精准转换至Krasovsky_1940_Albers投影坐标系。文章通过实战案例,重点阐述了地理坐标系与投影坐标系的区别,并逐步演示了创建自定义地理变换、使用投影栅格工具以及进行批量处理和结果验证的核心操作流程,旨在解决地图数据叠加不准的常见问题。
基于AutoDL复现A-LOAM
Ceres solver 是谷歌开发的一款用于非线性优化的库,在谷歌的开源激光雷达slam项目cartographer中被大量使用。在autodl上面租服务器,地区我租的重庆A区的,GPU我选择的是RTX4090,基础镜像选择的是Miniconda / conda3 / 3.8(ubuntu20.04)/11.6。在AutoDL中我使用的方式是先将该数据集先下载到自己的电脑上,然后再上传到虚拟机中。用MobaXterm解决该问题!搜到的一个解决方式:该问题属于ceres版本问题,将A-LOAM下的。
层层剥开Allegro skill--快速抓取并写入Allegro软件【呕血创作,转载注明】
Allegro skill eda pcb
uniapp - H5人脸识别认证与活体检测功能(纯前端免费方案+微信sdk人脸识别)完整源码,微信公众号网页/h5端人脸识别功能人脸核身(微信方案提供后端spring boot+thinkphp源码
uniapp实现人脸认证,uniAPP h5手机拍照+人脸识别,免费人脸识别插件,前端人脸识别解决方案,uniapp H5人脸识别带前后摄像头,人脸识别在H5页面进行采集,微信公众号H5人脸核身,H5端人脸识别功能实现,免费h5人脸识别插件方案,微信公众号H5网页实现人脸识别,uniapp人脸监测,uniapp人脸生物监测,使用uniapp开发H5人脸采集功能/人脸识别功能,uniapp项目—h5端人脸采集功能实现,uniapp vue3人脸核身,H5活体检测认证,人脸认证张嘴摇摇头指引动作,人脸核身 微信
基于哈夫曼编码的图像加密算法matlab仿真
哈夫曼编码是一种常用的无损数据压缩算法,其基本思想是根据字符出现的频率构造一棵哈夫曼树,将出现频率高的字符编码为短码,出现频率低的字符编码为长码,从而实现数据的压缩。在图像加密领域,哈夫曼编码也被广泛应用于图像加密算法中,基于哈夫曼编码的图像加密算法具有加密速度快、加密强度高等优点。基于哈夫曼编码的图像加密算法的基本思路是将待加密的图像分为多个小块,对每个小块进行哈夫曼编码,然后将哈夫曼编码后的结果进行异或运算,最后将异或运算后的结果重新编码,以实现图像加密。具体步骤如下:将待加密的图像分成多个小块。
WINCC7.3破解文件
WINCC7.3硬件够破解文件,有需要的下载!WINCC7.3硬件够破解文件,有需要的下载!
Statistics and Machine Learning Toolbox
Statistics and Machine Learning Toolbox(带书签),MATLAB统计学习工具
jdk-8u144-linux-x64.tar.gz.
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OV9734 DATASHEET,完整规格书
OV9734完整规格书,包括电气参数,尺寸规格,寄存器配置表等

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