安全漏洞的数量和复杂程度与日俱增，导致漏洞挖掘的成本也在不断升高。而近年对深度学习的研究使得机器具有分析学习能力，如何将深度学习算法应用漏洞挖掘技术成为研究热点。本次报告首先介绍了两种常见的漏洞类型：缓冲区错误和资源管理错误，然后梳理了漏洞挖掘相关技术。最后，详细阐述了两种将深度学习算法应用于源代码漏洞挖掘任务的工作内容，并进行了纵向和横向对比分析。
网络安全-学术报告-基于深度学习的源代码漏洞挖掘-陈传涛-v1.2-2020.01.19原创文章，作者：bfs，如若转载，请注明出处：https://www.isclab.org.cn/2020/02/27/%e5%9f%ba%e4%ba%8e%e6%b7%b1%e5%ba%a6%e5%ad%a6%e4%b9%a0%e7%9a%84%e6%ba%90%e4%bb%a3%e7%a0%81%e6%bc%8f%e6%b4%9e%e6%8c%96%e6%8e%98/
远程监督方法用于关系抽取任务，会给数据集带来噪声样本，为此，本文介绍了两种基于多示例学习的去噪方法，能够有效的去除训练集中存在的噪声样本。
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代码摘要（Code Summarization）是一项通过自动生成自然语言描述以解释目标代码的技术。其目标是帮助理解代码的功能和用途。通过本次学术报告对学习代码摘的学习，希望大家可…
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