人工智能安全课件：代码漏洞检测原理与实践

April17,2025代码漏洞检测原理与实践

代码漏洞检测原理简介本章介绍代码漏洞检测是确保软件安全的重要步骤之一。通过Python编程语言实现一个基于图神经网络（GraphNeuralNetwork，GNN）的代码漏洞检测系统，在小样本数据集场景中对软件代码中的潜在漏洞进行检测与分析。通过本实践内容，掌握利用代码属性图（CodePropertyGraph，CPG）提取代码特征，并使用图神经网络对代码进行建模和漏洞检测的基本方法与流程。。1.图神经网络图神经网络GNN是一类专门用于处理图结构数据的神经网络模型。与传统的神经网络相比，GNN能够更有效地捕捉图结构数据中的节点、边以及它们之间的关系。这种能力使得GNN在许多需要处理复杂关系的数据场景中有着广泛的应用，如社交网络分析、化学分子结构预测、推荐系统等。在代码分析领域，代码可以被看作一种图结构，因为代码中的变量、函数、控制流、数据流等可以自然地表示为图的节点和边。

1.图神经网络本章将利用GNN在CPG上进行信息传递与聚合，从而实现对代码潜在漏洞的检测。2.代码特征提取工具Joern为了利用GNN对代码进行建模，首先需要将代码转换成图结构。Joern是一款用于代码分析的开源工具，能够将C/C++、Java等语言的代码转换成CPG。CPG包含了代码中的多种信息，如语法结构、变量依赖、控制流等，这些信息可以帮助模型更好地理解代码的逻辑与结构。3.小样本学习

小样本学习是一种在训练样本较少的情况下，依然能够有效学习和泛化的机器学习方法。在代码漏洞检测的任务中，获取大量带标注的漏洞样本往往十分困难，因此，如何在小样本场景下训练出具有良好泛化能力的模型，成为了一个重要的挑战。4.迁移学习

迁移学习是一种将从源任务（SourceTask）中学习到的知识迁移到目标任务（TargetTask）的方法。对于图神经网络来说，可以在一个大型代码数据集上预训练模型，然后将其应用于小样本的漏洞检测任务中，从而实现更好的检测效果。小结本小节主要介绍进行代码漏洞检测时所使用的方法，包括图神经网络、代码特征提取工具Joern、小样本学习、迁移学习等。祝同学们学习进步！致谢

April17,2025代码漏洞检测原理与实践

基于图神经网络的代码漏洞检测本章介绍本实践内容主要讲述如何在Ubuntu操作系统虚拟机上通过Python编程语言实现一个基于图神经网络的代码漏洞检测系统。1.实践目的学习代码的图表征方法，尝试使用joern工具提取代码特征。学习图神经网络模型，尝试使用GNN模型对代码进行建模和漏洞检测。了解小样本学习，尝试在小样本场景下提高模型的泛化能力。了解迁移学习的原理与应用。2.实践环境环境3.实践过程(1)了解代码的图表征方法，尝试使用joern工具提取代码特征(2)了解图神经网络模型，尝试使用GNN模型对代码进行建模和检测(3)了解迁移学习，尝试在小样本场景下提高模型的泛化能力(4)开始进行代码实现部分。(5)数据预处理(6)数据嵌入(7)模型训练评估(8)主函数实现命令工具

（由于过程较复杂，教材里有详细解释！）4.实践结果模型对代码样本进行漏洞检测。存在漏洞的概率>0.5，标记为存在漏洞；概率<0.5，标记为不存在漏洞。5.参考代码本课