基于深度学习的二进制软件漏洞挖掘

CVE年度统计结果表明,2018年披露的漏洞数量超过16500,创历史新高。漏洞的数量和复杂程度与日俱增,导致传统二进制漏洞自动化挖掘技术的成本也在不断升高。为迎接这些挑战,研究人员开始探索结合深度学习技术的可行方案。本次学术报告面向基于深度学习的二进制软件漏洞挖掘,首先定义二进制漏洞挖掘任务和二进制缺陷检测子任务的基本概念和TIPO,其后对深度学习与二进制缺陷检测任务的结合方式作出综述,最终具体讲解了两种基于深度学习的二进制缺陷检测方法的原理。旨在帮助听众建立二进制漏洞挖掘的基本概念,并拓宽应用深度学习方法的思路。

2组-学术报告-基于深度学习的二进制软件漏洞挖掘-闫晗-2019.12.15

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