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人工智能与漏洞识别-devign【3】修改CPG图

该项目还在进行，具体细节暂不公布

前期

不使用自动暂停时，大佬复现给出的Accuracy 0.5247524752475248,F10.6129032258064515
人工智能与漏洞识别-devign【3】修改CPG图_第1张图片
以上结果并不算太好，在论文当中作者提到了DFG，但实际上大佬复现的项目并没有使用，但使用了PDG，我们就按照作者的想法继续探索，DFG用于跟踪数据流的变化，本文最后使用了污点追踪的方法，连接相应的Node，edge类型为ast。

总体思路

  1. 对数据集进行slice
  2. 为单个c文件生成cpg图
  3. 对每一个cpg图生成method_json
  4. 获取c标准函数
  5. 使用joern进行污点追踪
  6. 生成总cpg图，并连接node
  • 方法缺陷：每次追踪的sink都是c 标准函数，但还是存在各种函数，仅仅是作者进行前期判断发现把sink设为c标准函数，追踪结果才可能不为空。

污点追踪

在程序当中，作者把source设为该个c文件的主函数，sink为c标准函数。

连接node

人工智能与漏洞识别-devign【3】修改CPG图_第2张图片 人工智能与漏洞识别-devign【3】修改CPG图_第3张图片

根据joern社区的提示我们可以进行连边操作

  1. 声明节点
v
  1. 连边

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