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结合语义的统计机器学习方法在代码安全中应用研究的任务书
任务书
一、背景
在当前信息化和数字化的时代，软件已经渗透到了生活的各个领域中。硬件设备、娱乐、金融、企业管理等等领域都依赖于软件系统提供支持，但与此同时，软件的安全问题也成为了一个全球性的难题。攻击者可以利用软件漏洞进行攻击，盗取个人隐私、窃取银行信息、破坏网络安全等。因此对代码安全的保护成为了软件开发中的头等大事。
传统的源代码审查方法容易遗漏隐蔽的安全漏洞，为了更好的解决这些问题，结合语义的统计机器学习方法可以进行深度解析和识别源代码中的安全漏洞，提升代码安全性的保障水平，有效应对安全威胁。
项目旨在应用结合语义的统计机器学习方法进行代码安全检测，提高代码的安全性。
二、研究内容
1.开发针对代码的语义分析模型，建立代码数据集，提取具有代表性的代码特征。
2.使用Python等语言编写自然语言处理文本预处理程序，将源代码转化为机器学习算法可以理解并处理的形式。
3.选择相应的机器学习算法，并进行数据的训练与优化，提高分类模型的准确率，识别源代码中的安全漏洞。
4.将训练好的模型应用到实际代码中进行安全检测，通过调整算法参数提高分类模型的效果。
5.实现可视化界面，方便用户使用和操作，并提供详细的检测报告，帮助用户理解检测结果以及如何修复漏洞。
三、意义及创新点
1.使用结合语义的统计机器学习方法，可以更深层次地分析代码，提高检测漏洞的能力，保障代码的安全性。
2.采用自然语言处理文本预处理程序转化源代码，可避免无效信息干扰，提高分类模型的准确率。
3.通过模型优化和调整参数，提高代码分类模型的效果，更好地识别源代码中的安全漏洞。
4.提供详细的检测报告和修复建议，帮助用户更好地理解检测结果以及如何修复漏洞。
四、预期成果
1.结合语义的统计机器学习算法模型，可以有效识别和分析源代码中的安全漏洞。
2.针对代码安全检测，开发相应的可视化界面，并提供详细的检测报告和修复建议。
3.通过实验检验该方法在各项指标上的有效性，包括准确率、召回率、精度等等。
四、进度安排
第一阶段（两周）：调研分析代码安全检测相关原理和技术，确定采用的开发工具、语言和框架。
第二阶段（四周）：环境搭建与数据集建立，提取代表性特征。
第三阶段（六周）：开发代码语义分析模型，并进行数据训练与优化。
第四阶段（四周）：将模型应用到实际代码中，并进行分析测试和优化。
第五阶段（两周）：实现可视化界面，提供详细的漏洞报告和修复建议。
总共需要14周时间完成本项目的研究和开发任务。
五、参考文献
[1]姚坤,张磊,卜锋等.基于机器学习的代码安全测试研究综述[J].计算机学报,2018,41(4):693-712.
[2]刘睿,冯光明.基于机器学习的代码安全检测技术研究综述[J].计算机应用研究,2019,36(3):622-626.
[3]Lee,J.,Kim,D.H.,&Lee,H.J.(2018).CodeMatch:Machinelearning-basedcodevulnerabilityidentificationbymeansofsemantictokens.JournalofSystemsandSoftware,135,149-162.
[4]Zhang,X.,Jiang,Y.,Sun,C.,Wang,J.,&Xiao,Y.(2018).DetectingDataRacesintheKernelviaMachineLearning.IEEETransactionsonComputers,67(3),446-460.