28、软件漏洞预测与汽车安全和安全分析方法综述

软件漏洞预测与汽车安全和安全分析方法综述

软件漏洞预测技术

在软件漏洞预测领域，研究人员采用了多种技术。为了全面了解该领域的最新成果，研究不仅局限于软件漏洞，还考虑了自然现象预测的其他应用。不过，由于分析工作使用了不同的数据集，很难得出客观结论，只有在相同条件和数据集下测试所有模型，才能得出客观的结论。

模型性能影响因素

模型的性能受到多种因素的影响，包括模型的参数、优化方式、实验数据的预处理以及训练方式等。大多数作者会实现多个不同的模型来比较其有效性，或者将他们提出的方法与现有方法进行比较。

各类模型特点

• CNN - LTSM 混合预测模型 ：最新的 CNN - LTSM 混合预测模型似乎最为准确，但需要更复杂的训练。不过，其在软件漏洞预测方面的性能还有待证明。
• 经典模型 ：经典的 Croston 和 ARIMA 模型也受到一些研究的推荐，因为它们能持续获得高质量的预测结果。
• ANN 模型训练 ：一些研究表明，通过用其他算法（如进化算法、混合算法等）替代 GD - BP 来训练 ANN 模型，可以实现更优的性能。
• 单步和多步预测 ：CNN、MLP、RNN 和 LSTM 模型在单步预测中表现良好，但在多步预测中效果不太理想。

后续研究方向

基于这项研究，后续的目标是测试混合 ANN 模型在软件漏洞预测中的效率，并使用不同于 GD - BP 的