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面向开源软件的自动化漏洞数据采集与处理技术研究

漏洞数据分散在数百种资源中,这些数据是零散的、非格式化的,导致收集不便、处理复杂。而人工构造的漏洞数据集样本类型简单、特征单一,难以支撑真实软件漏洞检测的研究。因此,软件安全领域缺乏大规模、真实、有效的漏洞数据集。为解决这一问题,本文提出了一个面向开源软件的漏洞数据自动化采集与处理系统,该系统能够从多源平台自动采集补丁文件,经过冗余处理和一致化处理得到精简的数据集,进一步的生成大量漏洞样本。相比现有研究,本文构建的系统可以采集更多源平台的漏洞数据,且漏洞数据更加丰富,样本质量更高。通过深度学习漏洞检测实验证明,经过本文数据集训练的模型,在真实软件漏洞检测中效果更好。

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开源软件安全性分析

开源软件(Open source software, OSS)是指一种可查看、可修改的公开计算机程序,它对我们今天的软件开发产生了巨大的影响。从宏观分析,几乎所有的应用程序都会应用第三方开源软件,复杂的软件间调用和不同软件版本上下游依赖形成了一条多个软件和多层依赖关系的供应链。然而,在开源软件带来高效开发的同时,也带来了快速增长的软件漏洞的安全问题。对于那些有意破坏网络安全环境的人或组织而言,针对软件供应链的攻击是一个极具吸引力的切入点。本文将从两方面出发,先对本年度的开源安全现状进行分析和说明,然后针对软件生态系统中存在的安全问题,总结了多种开源软件的安全研究动态。

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