Efficient deep features learning for vulnerability detection using character N-gram embedding
العناوين الأخرى
نظام تعلم عميق فعال للسمات لكشف الهشاشة باستخدام تضميم الزمور (ن-غرام)
المؤلفون المشاركون
al-Anzi, Mamduh Ayid
Zaghan, Muhammad
Jawid, Yasir
المصدر
Jordanian Journal of Computetrs and Information Technology
العدد
المجلد 7، العدد 1 (31 مارس/آذار 2021)، ص ص. 25-38، 14ص.
الناشر
جامعة الأميرة سمية للتكنولوجيا
تاريخ النشر
2021-03-31
دولة النشر
الأردن
عدد الصفحات
14
التخصصات الرئيسية
تكنولوجيا المعلومات وعلم الحاسوب
الملخص EN
Deep Learning (DL) techniques were successfully applied to solve challenging problems in the field of Natural Language Processing (NLP).
Since source code and natural text share several similarities, it was possible to adopt text classification techniques, such as word embedding, to propose DL-based Automatic Vulnerabilities Prediction (AVP) approaches.
Although the obtained results were interesting, they were not good enough compared to those obtained in NLP.
In this paper, we propose an improved DL-based AVP approach based on the technique of character n-gram embedding.
We evaluate the proposed approach for 4 types of vulnerabilities using a large c/c++ open-source codebase.
The results show that our approach can yield a very excellent performance which outperforms the performances obtained by previous approaches.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
al-Anzi, Mamduh Ayid& Zaghan, Muhammad& Jawid, Yasir. 2021. Efficient deep features learning for vulnerability detection using character N-gram embedding. Jordanian Journal of Computetrs and Information Technology،Vol. 7, no. 1, pp.25-38.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1416144
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
al-Anzi, Mamduh Ayid…[et al.]. Efficient deep features learning for vulnerability detection using character N-gram embedding. Jordanian Journal of Computetrs and Information Technology Vol. 7, no. 1 (Mar. 2021), pp.25-38.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1416144
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
al-Anzi, Mamduh Ayid& Zaghan, Muhammad& Jawid, Yasir. Efficient deep features learning for vulnerability detection using character N-gram embedding. Jordanian Journal of Computetrs and Information Technology. 2021. Vol. 7, no. 1, pp.25-38.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1416144
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references : p. 36-38
رقم السجل
BIM-1416144
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر