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基于机器学习的代码漏洞检测机制研究与应用

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基于机器学习的代码漏洞检测机制研究与应用
论文目录
 
摘要第1-6页
abstract第6-10页
第一章 绪论第10-16页
  1.1 研究工作的背景与意义第10-11页
  1.2 代码漏洞检测的国内外研究历史与现状第11-14页
  1.3 本文的研究内容与创新第14-15页
  1.4 本论文的结构安排第15-16页
第二章 代码漏洞预测相关基础第16-28页
  2.1 代码漏洞与缺陷定义第16页
  2.2 预测基础第16-17页
  2.3 代码度量方式第17-19页
  2.4 特征属性选择方法第19-21页
  2.5 预测模型相关算法第21-25页
    2.5.1 基于逻辑回归的预测模型第21-22页
    2.5.2 基于朴素贝叶斯的预测模型第22页
    2.5.3 基于决策树的预测模型第22-23页
    2.5.4 基于支持向量机的预测模型第23-24页
    2.5.5 基于随机森林的预测模型第24页
    2.5.6 基于k邻近算法的预测模型第24-25页
  2.6 模型效果评价方式第25-27页
  2.7 本章小结第27-28页
第三章 类别不平衡问题对软件漏洞预测模型的性能影响分析第28-40页
  3.1 研究背景第28-29页
  3.2 类别不平衡影响分析过程第29-33页
    3.2.1 不同平衡率数据集生成第30-32页
    3.2.2 预测模型选择第32页
    3.2.3 模型的分析与评价方法第32-33页
  3.3 实验与评估第33-39页
    3.3.1 实验数据集及设计第33页
    3.3.2 实验结果与分析第33-39页
    3.3.3 有效性分析第39页
  3.4 本章小结第39-40页
第四章 代码漏洞与缺陷的特征选择与度量方法分析第40-53页
  4.1 研究背景第40-41页
  4.2 主成分分析方法第41-43页
  4.3 基于核主成分分析的特征选择第43-45页
  4.4 实验评估第45-52页
    4.4.1 实验数据集及设计第45-46页
    4.4.2 实验结果与分析第46-52页
    4.4.3 有效性分析第52页
  4.5 本章小结第52-53页
第五章 基于特征的迁移学习预测模型研究第53-67页
  5.1 研究背景第53页
  5.2 迁移学习第53-56页
    5.2.1 迁移成分分析第55-56页
  5.3 基于特征的迁移学习第56-57页
  5.4 实验结果与分析第57-66页
    5.4.1 实验数据集及设计第57-58页
    5.4.2 实验结果与分析第58-66页
    5.4.3 有效性分析第66页
  5.5 本章小结第66-67页
第六章 全文总结与展望第67-70页
  6.1 全文总结第67-68页
  6.2 后续工作展望第68-70页
致谢第70-71页
参考文献第71-76页
攻读硕士学位期间取得的成果第76页

本篇论文共76页,点击这进入下载页面
 
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