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申请/专利权人：吉林大学
摘要：本发明公开了基于程序分析技术和图注意力网络的API误用检测方法，包括：构建改进的GAT网络模型并进行训练，得到API误用检测模型；改进的GAT网络模型包括：输入层、多个注意力堆叠模块和输出层；对待检测的源代码数据进行代码解析，得到抽象语法树；从所述抽象语法树中提取API的上下文信息、API的字段和参数信息、跨文件信息；将所述API的上下文信息、API的字段和参数信息和跨文件信息融合，得到API信息图；将所述待检测的源代码数据输入到API推荐模型中，所述API推荐模型输出推荐的API集合；将所述API信息图和推荐的API集合输入到所述API误用检测模型中，得到API误用检测结果。
主权项：1.基于程序分析技术和图注意力网络的API误用检测方法，其特征在于，包括：构建改进的GAT网络模型，并对所述改进的GAT网络模型进行训练，得到API误用检测模型；其中，所述改进的GAT网络模型包括：输入层、多个注意力堆叠模块和输出层；所述注意力堆叠模块为依次连接的RGCN层、注意力层和GRU层；对待检测的源代码数据进行代码解析，得到抽象语法树；从所述抽象语法树中提取API的上下文信息、API的字段和参数信息、跨文件信息；将所述API的上下文信息、API的字段和参数信息和跨文件信息融合，得到API信息图；将所述待检测的源代码数据输入到API推荐模型中，所述API推荐模型输出推荐的API集合；将所述API信息图和推荐的API集合输入到所述API误用检测模型中，得到API误用检测结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 吉林大学 基于程序分析技术和图注意力网络的API误用检测方法
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