基于图深度学习的漏洞检测

董继平^1,2,3，郭启全^1,2，高春东²，郝蒙蒙^1,2,3，江东^1,2,3*

1. 中国科学院地理科学与资源研究所，北京100101

2. 中国科学院公安部网络空间地理学实验室，北京100101

3. 中国科学院大学资源与环境学院，北京100190

摘要 图深度学习技术在处理非欧氏结构数据中显示了巨大潜力，大量研究工作尝试将图嵌入或图神经网络应用到漏洞检测中。梳理了基于图深度学习的漏洞检测方法，按其一般流程，归纳了数据集、图数据、图深度学习模型构建及结果评估4个主要阶段；从图深度学习漏洞检测的有效性出发，阐述了基于代码模式和基于相似性及具体应用场景中的研究成果；分析了该领域面临的挑战和未来的趋势。

关键词 网络安全；漏洞检测；图深度学习；图嵌入；图神经网络

（责任编辑  傅雪）

http://www.kjdb.org/CN/Y2023/V41/I13/41