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A Context-Aware Lightweight Framework for Source Code Vulnerability Detection
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OA
AI
DOI：10.3390/fi17120557.png)
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摘要
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随着软件系统日益复杂和相互关联，源代码中的漏洞检测已成为一项关键且具有挑战性的任务。传统的静态分析方法在捕捉深层、依赖上下文的漏洞以及适应快速演变的威胁态势方面往往存在不足。近期的研究尝试探索知识图谱和基于Transformer的模型以增强语义理解；然而，这些方案通常依赖静态知识库，表现出较高的计算开销，且缺乏对新兴威胁的适应性。为解决这些局限性，我们提出了DynaKG-NER++，一种用于源代码中上下文感知漏洞检测的新型轻量级框架。我们的方法整合了基于Transformer的标记编码器的词法、句法和语义特征，动态知识图谱嵌入，以及图注意力网络（GAT）。我们进一步引入基于漏洞-补丁对的对比学习以提升判别能力，并设计了一个基于注意力机制的融合模块，以自适应地结合标记和实体表示。我们方法的一个关键创新在于知识图谱的动态构建和持续更新，使模型能够整合新发布的CVEs和演变的关系，而无需重新训练。我们在五个基准数据集上评估了DynaKG-NER++，其在span级F1（89.3%）、标记级准确率（93.2%）和AUC-ROC（0.936）方面均表现出卓越性能，同时实现了在当前最佳基线中最低的误报率（5.1%）。统计显著性检验证实了这些改进是稳健且具有意义的。总体而言，DynaKG-NER++在漏洞检测领域确立了新的标准，平衡了准确性、适应性和效率，使其非常适合部署于实际静态分析流程和资源受限的环境。
AI总结
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