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申请/专利权人：软安科技有限公司
摘要：本发明涉及函数边界识别领域，具体涉及一种函数边界识别方法、装置、云端设备及计算机装置，能够更好的提取重要字节的信息。本发明的函数边界识别方法包括：通过语义转换器对原始字节及额外语义信息进行语义处理，得到语义转换向量；将语义转换向量输入Transformer模块，通过Transformer模块进行函数边界识别，并将识别的输出结果输入逻辑回归模块进行分类。本发明适用于二进制函数边界识别。
主权项：1.一种函数边界识别方法，其特征在于，包括：通过语义转换器对原始字节及语义信息进行语义处理，得到语义转换向量；将语义转换向量输入Transformer模块，通过Transformer模块进行函数边界识别，并将识别的输出结果输入逻辑回归模块进行分类；通过Transformer模块进行函数边界识别具体包括：若原始字节输入序列为x1,x2,…,xn，则令输入矩阵X＝[x1,x2,…,xn]，Q＝X*WQ,K＝X*WK,V＝X*WV；Q表示查询向量、K表示键向量、V表示值向量，W表示在Transformer模块学习中得到的矩阵；则其中Q和K是dk维向量，Q由q1,q2,…,qn组成，K由k1,k2,…,kn组成，V由v1,v2,…,vn组成；令Z＝AttentionQ,K,V，则添加和归一化操作的计算逻辑为Z1＝LayerNormX+Z；然后经过Feed-Forward模块计算，计算方式如下：FFNZ1＝max0,Z1W1+b1W2+b2，W1、W2、b1、b2分别表示Feed-Forward模块中的神经元参数。
全文数据：
权利要求：
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