کتاب پرسش و پاسخ چهارگزینهای – نسخه یادگیری سریع
— پاسخها بلافاصله بعد از سؤال برای مرور سریع
مشاهده نمونه نسخه کوییز سریع
کتاب پرسش و پاسخ چهارگزینهای – نسخه خودآزمایی
— پاسخها در انتهای بخشها برای سنجش واقعی یادگیری
مشاهده نمونه نسخه آزمونی
🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل ویدیوهای آموزشی، کتابها، تمرینها و خودآزمایی.
ℹ️ نکات مهم هنگام خرید
این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه میشود.
توجه: لینکهای اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال میشوند.
دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های محصول همان جا برای شما ارسال گردد.)
اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینکها را دریافت نکردهاید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا
لینکها دوباره ارسال شوند.
💬 راههای ارتباطی پشتیبانی: واتساپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک:
09395106248 تلگرام: @ma_limbs
چکیده
Software vulnerabilities (SVs) have emerged as a prevalent and critical concern for safety-critical security systems. This has spurred significant advancements in utilizing AI-based methods, including machine learning and deep learning, for software vulnerability detection (SVD). While AI-based methods have shown promising performance in SVD, their effectiveness on real-world, complex, and diverse source code datasets remains limited in practice. To tackle this challenge, in this paper, we propose a novel framework that enhances the capability of large language models to learn and utilize semantic and syntactic relationships from source code data for SVD. As a result, our approach can enable the acquisition of fundamental knowledge from source code data while adeptly utilizing crucial relationships, i.e., semantic and syntactic associations, to effectively address the software vulnerability detection (SVD) problem. The rigorous and extensive experimental results on three real-world challenging datasets (i.e., ReVeal, D2A, and Devign) demonstrate the superiority of our approach over the effective and state-of-the-art baselines. In summary, on average, our SAFE approach achieves higher performances from 4.79% to 9.15% for F1-measure and from 16.93% to 21.70% for Recall compared to the baselines across all datasets used.
چکیده به فارسی (ترجمه ماشینی)
آسیب پذیری های نرم افزاری (SVS) به عنوان یک نگرانی رایج و مهم برای سیستم های امنیتی امنیتی مهم ظاهر شده است.این امر پیشرفتهای چشمگیری در استفاده از روشهای مبتنی بر هوش مصنوعی ، از جمله یادگیری ماشین و یادگیری عمیق ، برای تشخیص آسیب پذیری نرم افزار (SVD) ایجاد کرده است.در حالی که روشهای مبتنی بر AI عملکرد امیدوارکننده ای را در SVD نشان داده اند ، اثربخشی آنها در مجموعه داده های کد منبع در دنیای واقعی ، پیچیده و متنوع در عمل محدود است.برای مقابله با این چالش ، در این مقاله ، ما یک چارچوب جدید ارائه می دهیم که توانایی مدل های بزرگ زبان را برای یادگیری و استفاده از روابط معنایی و نحوی از داده های کد منبع برای SVD تقویت می کند.در نتیجه ، رویکرد ما می تواند دستیابی به دانش اساسی از داده های کد منبع را در حالی که با استفاده از روابط مهم ، یعنی انجمن های معنایی و نحوی ، به طور مؤثر از مشکل تشخیص آسیب پذیری نرم افزار (SVD) استفاده می کند ، امکان پذیر کند.نتایج تجربی دقیق و گسترده در سه مجموعه داده چالش برانگیز در دنیای واقعی (به عنوان مثال ، آشکار ، D2A و Devign) برتری رویکرد ما را نسبت به خطوط موثر و پیشرفته نشان می دهد.به طور خلاصه ، به طور متوسط ، رویکرد ایمن ما از 4.79 ٪ به 9.15 ٪ برای اندازه گیری F1 و از 16.93 ٪ تا 21.70 ٪ برای فراخوان در مقایسه با خط مقدمات در تمام مجموعه داده های مورد استفاده دست می یابد.
📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)
علاوه بر مقاله اصلی انگلیسی که دریافت می کنید، برای یادگیری عمیقتر و تسلط کامل بر مباحث مجموعهای از کتابهای آموزشی نیز ارائه میشود.
کتاب پرسش و پاسخ چهارگزینهای – نسخه یادگیری سریع
— پاسخها بلافاصله بعد از سؤال برای مرور سریع
مشاهده نمونه نسخه کوییز سریع
کتاب پرسش و پاسخ چهارگزینهای – نسخه خودآزمایی
— پاسخها در انتهای بخشها برای سنجش واقعی یادگیری
مشاهده نمونه نسخه آزمونی
🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل ویدیوهای آموزشی، کتابها، تمرینها و خودآزمایی.
ℹ️ نکات مهم هنگام خرید
این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه میشود.
توجه: لینکهای اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال میشوند.
دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های محصول همان جا برای شما ارسال گردد.)
اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینکها را دریافت نکردهاید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا
لینکها دوباره ارسال شوند.
💬 راههای ارتباطی پشتیبانی: واتساپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک:
09395106248 تلگرام: @ma_limbs
