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从无标签项目中学习功能表示以进行漏洞发现的DFT matlab源代码 - function_representation_learning
资源介绍
DFT的matlab源代码用于漏洞发现的功能表示学习
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该页面包含林冠军，张俊，罗伟，潘磊和杨翔在论文中使用的代码和数据。
要求：
Python>
=
2.7
可以使用安装依赖项。
例如：
$
bash
Anaconda3-5.0.1-Linux-x86_64.sh
指示：
Vulnerabilities_info.xlsx文件包含收集的功能级别漏洞的信息。
这些漏洞来自3个开源项目：和。
从2017年7月中旬开始收集漏洞信息。
“数据”文件夹包含3个项目的Zip文件中易受攻击的功能和不可受攻击的功能的源代码。
解压缩文件后，会发现每个易受攻击的函数的源代码都用其CVE
ID命名。
对于无漏洞功能，它们以“
{文件名}
_
{功能名}
.c”格式命名。
“代码”文件夹包含Python代码示例。
ProcessCFilesWithCodeSensor.py文件用于调用CodeSensor以序列化格式将函数解析为AST（有关CodeSensor的详细信息和用法，请访问作者的博客：有关更多详细信息）。
ProcessRawASTs_DFT.py文件用于处理Process
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