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申请/专利权人：中南大学
摘要：本发明涉及代码相似性检测技术领域，具体涉及一种基于图神经网络的代码相似性检测方法、设备及介质，所述方法包括如下步骤：调用控制流图转换模块，将待检测代码转换为控制流图，对所述控制流图进行拓扑结构编码，得到节点特征向量；构建图编辑距离计算模型；采用模型损失函数对图编辑距离计算模型进行训练，调用训练后的图编辑距离计算模型同时预测两个控制流图之间的图编辑距离和节点匹配置信度矩阵，其中图编辑距离作为代码相似性的量化指标，节点匹配置信度矩阵可生成图编辑路径。本发明采用控制流图捕获代码的逻辑和语义，利用基于图神经网络的深度学习模型来对控制流图进行分析，进而达到检测代码相似性的目的。
主权项：1.一种基于图神经网络的代码相似性检测方法，其特征在于，包括如下步骤：S1：调用控制流图转换模块，将待检测代码转换为控制流图，对所述控制流图进行拓扑结构编码，得到节点特征向量；S2：构建图编辑距离计算模型，所述图编辑距离计算模型包括跨图特征聚合模块、节点匹配模块、注意力池化、神经张量网络和图编辑距离预测模块，所述跨图特征聚合模块用于迭代更新节点特征向量，得到节点嵌入，所述节点匹配模块用于处理节点嵌入并输出图对间节点的匹配信息，所述注意力池化用于处理节点嵌入并输出图嵌入，所述神经张量网络用于处理图嵌入并输出图嵌入交互特征，所述图编辑距离预测模块用于计算节点匹配信息和图嵌入交互特征，得到图编辑距离；S3：采用模型损失函数对图编辑距离计算模型进行训练，调用训练后的图编辑距离计算模型同时预测两个控制流图之间的图编辑距离和节点匹配置信度矩阵，所述图编辑距离用于判断待检测代码之间的相似性，节点匹配置信度矩阵可用于生成图编辑路径。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中南大学 一种基于图神经网络的代码相似性检测方法、设备及介质
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