当前位置： 首页 > article >正文 基于异构特征融合与轻量级集成学习的软件漏洞挖掘方案设计与Python实现 article 2025/3/15 2:10:30 标题：基于异构特征融合与轻量级集成学习的软件漏洞挖掘方案设计与Python实现 一、方案设计原理 异构特征工程 静态特征：基于AST的代码属性图（CPG）解析（使用Joern+NetworkX） 动态特征：内存访问模式分析（通过QEMU模拟执行） 上下文特征：CWE漏洞模式匹配（集成Semgrep规则引擎） 轻量级模型架构 查看全文 http://www.kler.cn/a/584919.html 相关文章： maxkb安装部署 Zookeeper与Kafka学习笔记 面试高频#LeetCode#Hot100-字母异位词分组 docker拉取 sentinel 并启动 技术聚焦：Debezium 如何将数据库数据精准注入 Kafka 探索移动端开发新可能： Android Termux环境下部署MariaDB数据库 智慧锂电：开启能源新时代的钥匙 Web网页制作之爱家居的设计（静态网页） springboot3 webflux 前端构建工具进化论：从Grunt到Turbopack的十年征程 ChromeOS 133 版本更新 游戏引擎学习第156天 Manus 超强开源版本，OpenManus + QwQ-32B 实现 AI Agent 投资早报 3.13 【spring】springAOP 多源 BFS_多源最短路（十八）542. 01 矩阵 中等 超级源点思想 leetcode日记（95）将有序数组转换为二叉搜索树 大语言模型-1.3-GPT、DeepSeek模型介绍 CentOS7安装DNS服务器bind DeepSeek如何赋能研究生学习：从科研到论文的全流程智能化支持
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