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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
김재경 (한남대학교)
저널정보
글로벌경영학회 글로벌경영학회지 글로벌경영학회지 제19권 제3호
발행연도
2022.6
수록면
47 - 64 (18page)

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웹 애플리케이션은 오픈 액세스 특성으로 인해 외부 공격에 취약할 수 있기 때문에 소스 코드의 취약점 탐지에 대한 연구는 산업계와 학계에서 주목받고 있다. 본 연구는 소스코드 취약점 탐지 분야에서 딥러닝 모델을 구축하고 성능을 평가하는 것을 목적으로 한다. 제안된 딥러닝 모델은 소스 코드 취약점을 감지하는 데 있어 어려운 문제인 클래스 불균형 문제, 장기 종속성 문제, 어휘 외 문제에 대한 해결책을 제시하였다. 실험 결과, 서브워드토큰화 기반 1차원 컨볼루션 모델의 정밀도는 39%로 우연으로 예측되는 모델의 정밀도인 1.92%보다 약 20배 높은 정확도를 보였다.
#취약점 탐지 #소스코드 #서브워드 토큰화 #딥러닝 모델 #1차원 컨볼루션 모델 #Vulnerability detection #Source code #Subword tokenization #Deep learning model #One-dimensional convolution model

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