Devign
Devign: Effective Vulnerability Identifification by Learning Comprehensive Program Semantics via Graph Neural Networks
NIPS 2019
数据集 https://sites.google.com/view/devign
识别的粒度在函数级别，将函数映射成为一个图。（V,X,A）。m 是图中节点V的总个数，d 是每个节点vj的特征向量xj的维数。X是所有的节点的特征向量组成的节点特征矩阵X ∈ Rm×d。A ∈{0*,* 1}k×m×m ，是一个邻接矩阵，k是边的类别数目，eps,t ∈ A 表示如果某两个节点之间的边属于类型p的边，那么其值就为1，否则为0
作者融合了四种边表示类型。首先以最基础的AST节点作为图的节点，然后加上了AST边的属性，控制流图的边属性，数据流图的边属性，Natural code sequence（作者自己定义的，按照编程逻辑顺序的边属性）。每个节点有两个属性code和type，code是指节点所包含的代码的向量表示，type是此节点的类型的label 编码。然后，将这两种表示拼接在一起作为节点的向量表示。（在这里有个疑问？①这里的节点的code部分是在所有的source code file中进行Word2vec，即训练集和测试集都包含了。那么如果遇到新的部分，不在这些数据集中的code怎么处理；② 这个type是有几种类型；③这个直接将两种向量拼接在一起，怎么拼接的？）
作者用Gated Graph Recurrent layer。这里强调一个数据，之前说的节点的特征向量xj，还有个节点状态向量hj。将这些向量转换成node state vector.怎么做的呢？node state vector 的维度是z≥d（d是特征向量的维度），node state vector的前面部分是特征向量xj，其后面部分由零补成。 hj1 = [xjT , 0]T ，
具体实施：
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数据。 从Linux kernel，QEMU，Wireshark，FFmpeg中。主要是从这些项目的commits进行数据提取的。具体可以参考（Automated identifification of security issues from commit messages and bug reports，fse17）
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将提取的函数转换成图 。
用开源工具Joern来生成AST和CFG，并过滤了那些有明显错误的函数和不能生成的AST CFG的函数。
在DFG上进行了修改。由于原始DFG是根据变量的依赖关系来进行标记的，造成了edge 的类型急剧增长，因此，将这些类型进行汇总，用三种类型来进行表示。
LastRead（DFG_R）the immediate last read of each occurrence of the variable(表示变量每次出现的最近一个读取)
LastWrite（DFG_W）the immediate last write of each occurrence of the variable（）
ComputedForm（DFG_C）在赋值操作中，等号左边变量与等号右边变量之间的关系
其实并不太理解，想知道原DFG中的边的类型是怎么确定的？
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网络构建。文章说在嵌入层，初始节点的维数是100，这个是Word2vec的维数。那么之前说每个节点除了code部分还有个type部分，那个type部分是多少，怎么确定的？作者没说
gated graph recurrent layer 中，隐藏状态的维数是200，time step是6
Devign 代码逻辑
主要可以分为三大块，
生成代码属性图create task
首先将生成的原始的数据文件json格式进行数据整理。原始json格式是每个函数有4个key，分别是project、commit_id、target、func，然后将json文件转换为dataframe的格式。 之后对dataframe进行去重清理。然后将project和commit_id这两个columns去掉，只保留func和target。
然后将清理后的json文件中的每个函数的源码写入每个C文件中，因为joern只能处理C/C++文件，而在json中的func源码格式是string格式，所以要对这些函数源码进行批量处理。
之后调用子进程 调用joern来解析每个函数的源码文件 生成代码属性图 func{index}.bin 。然后创建了每个代码属性图的索引。
subprocess.run()
这里用到这个来调用子进程。
https://www.liujiangblog.com/course/python/55
接下来就根据索引的信息对生成的bin文件进行解析，运行解析的脚本来提取相关的信息。然后对这些信息也同样创建了索引。信息存储的格式 运行完runScript("graph-for-funcs.sc").toString() |> func{index}info.json 这些就将函数的代码属性图的信息节点和边的信息提取出来了。
下面是调整数据的格式，将每个函数的属性图信息CPG，索引index，函数源码func、标签target全部整合到一个dataframe中，然后进行序列化pickle存储。
将代码属性图进行嵌入 Embed task
将pickle存储的信息读取出来转化成dataframe。然后对其中func 的column即函数源码进行 token解析。解析完后将column的名由func改为token。
然后对cpg中的节点进行处理。新建一个node的column。这里的node信息是对cpg进行解析，只保留那些有code的node和line_number属性的node。
之后将node的code 进行词嵌入，用之前train好的Word vector。然后再拼接上node的类型label就是一个节点的特征向量，之后将这个特征向量转换成tensor。
最后将node的edge进行嵌入，
图神经网络在进行学习过程中主要有两个处理一个是中间的 aggregation 和最后的 readout 。Aggregation是指进行节点状态的更新。在网络的每层，每个节点也是有不同的特征向量feature vector（类似于CNN中的feature map）。Readout是将所有节点的特征向量整合成一个图的特征向量。主要有 spatial-based model 和
图中是很多节点的，和LSTM一样，每层
DeepGraphLibrary
NN4G （Neural Network for Graph）
DCNN（Diffusion-Convolution Neural Network）
DGC（Diffusion Graph Convolution）
MoNET（Mixture Model Network）
GraphSAGE
GAT（Graph Attention Networks ）
GIN（Graph Isomorphism Network）
T（Mixture Model Network）
GraphSAGE
GAT（Graph Attention Networks ）
GIN（Graph Isomorphism Network）