学习漏洞发现的功能表示：基于DFT的Matlab代码实现

知识点概述: 本文档提供的资源是基于DFT（Discrete Fourier Transform，离散傅里叶变换）技术的Matlab源代码，用于从未标记的项目中学习功能表示，并进行漏洞发现。代码及其相关数据由林冠军、张俊、罗伟、潘磊和杨翔在某论文中使用，并分享在该页面上。 详细知识点: 1. 功能表示学习: 功能表示学习是机器学习中的一个概念，其目的是通过学习得到数据的某种有效表示形式。这种表示能够捕捉到数据的本质特征，以便于后续的分析和处理。在安全领域，功能表示学习可以用来发现软件中的漏洞。 2. DFT与漏洞发现: DFT技术通常用于信号处理领域，它能够将信号从时域转换到频域，进而分析信号的频率成分。在漏洞发现场景中，DFT可以用于分析软件代码的结构特征，尤其是函数级别的特征，从而辅助识别潜在的安全漏洞。 3. MatLab源代码分析: MatLab是一种广泛应用于工程计算、数据分析的软件环境。在漏洞发现方面，MatLab的源代码可以用来设计算法、测试模型等。本文档提供的MatLab源代码可用来实现漏洞发现功能表示学习。 4. 依赖项管理: 文档中提到需要Python环境，且版本要求不低于2.7。这可能意味着源代码或数据处理脚本中有使用Python语言编写的部分。依赖项管理是IT行业中确保代码正常运行的重要环节，通常涉及到环境配置、依赖库安装等。 5. 数据集说明: 文档中提到有一个名为Vulnerabilities_info.xlsx的文件，包含了功能级别漏洞的信息。这些数据收集自3个开源项目，数据的收集时间从2017年7月中旬开始。这说明了数据集的来源、时间范围和类型，为研究者提供了进行后续分析的基础数据。 6. 源代码文件结构: 文档中提到的“数据”文件夹包含了三个开源项目的zip压缩包文件。这些压缩包包含了易受攻击和不可受攻击的功能的源代码，分别以CVE ID和{文件名}_{功能名}.c命名。这种命名方式有助于对代码进行分类和分析。 7. Python代码示例: “代码”文件夹包含了Python脚本示例。其中，ProcessCFilesWithCodeSensor.py文件调用了一个名为CodeSensor的工具，将函数解析为AST（抽象语法树）。AST是一种中间表示，能够以树状结构展现源代码的语法和结构信息，是代码分析的重要工具。 8. AST处理: ProcessRawASTs_DFT.py文件用于处理前述的AST文件，可能涉及到对AST数据进行进一步的处理，如提取特征、构建数据集等，以支持DFT分析。 9. 论文与资源使用: 文档要求用户访问相关论文及作者博客来获取CodeSensor工具的详细信息和用法。这意味着对这些资源的深入理解需要结合原始论文的研究成果和作者提供的额外信息。 10. 开源项目的贡献: 文档末尾提到的标签“系统开源”表明该资源是开源的，鼓励社区成员使用和改进这一漏洞发现工具。开源项目的特点是透明性、可访问性和社区支持，这有助于提高项目质量、鼓励创新，并促进技术共享。 总结： 文档提供的资源基于DFT技术在Matlab环境下实现的功能表示学习，用于漏洞发现。这些资源包括了详细的代码、数据集和Python脚本，以及对依赖项和使用方法的说明。通过分析开源项目中的函数源代码和结构特征，可以辅助开发者发现和预防安全漏洞。该资源的开源特性鼓励了更多的研究者和开发者参与到这一领域的探索和创新中。