FUNDED_NISL:FUNDED是用于构建漏洞检测模型的新颖学习框架

资金 使用图神经网络和开源资源库检测代码漏洞。这是模型中描述的实现： ，， ， ，，，，李立变和，“将基于图的学​​习与自动数据收集相结合以检测代码漏洞” 。 FUNDED是用于构建漏洞检测模型的新颖学习框架，该框架利用图神经网络（GNN）的进步来开发一种新颖的基于图的学​​习方法，以捕获并推理程序的控制，数据和调用依赖性。 2020年11月-该论文被接受！ 在线工具和更多数据集可在我们的。 内容 入门 这些说明将为您提供在本地计算机上运行并运行的项目的副本，以进行开发和测试。 先决条件 在运行项目之前安装必要的依赖项，SoftWare的一部分与数据预处理有关，而Python库是我们已经测试过的环境。有关更多详细信息，请参考requirements.txt： 软件： Python库： 设置 本节提供了使项目运行的步骤，解释和示例。 1）克隆此仓库 $ git clone git