Библиографическое описание:СОВРЕМЕННЫЕ ВЫЗОВЫ И РЕШЕНИЯ: МАШИННОЕ ОБУЧЕНИЕ КАК КЛЮЧЕВОЙ ИНСТРУМЕНТ В БОРЬБЕ С УЯЗВИМОСТЯМИ ПО : доклад, тезисы доклада / В. В. Ефимов. - [Б. м. : б. и.], 2024. - Текст : непосредственный // Лучшие научные исследования студентов и учащихся : сборник статей IX Международной научно-практической конференции / ЛУЧШИЕ НАУЧНЫЕ ИССЛЕДОВАНИЯ СТУДЕНТОВ И УЧАЩИХСЯ (2024 ; 20.12 - 20.12 ; Пенза). - Пенза, 2024. - С. 90-96. - ISBN 9785002366637.
Аннотация:В данной работе исследуются современные подходы к обнаружению и анализу уязвимостей в программном обеспечении с использованием методов машинного обучения. Представлен обзор концептуальной модели системы поиска уязвимостей, проведен сравнительный анализ различных архитектур нейронных сетей, таких как рекуррентные и сверточные, а также алгоритмов классификации. Рассматриваются преимущества и недостатки предложенных подходов, обсуждаются перспективы их дальнейшего развития и практическое значение для повышения безопасности программных продуктов.
This paper examines modern approaches to the detection and analysis of vulnerabilities in software using machine learning methods. An overview of the conceptual model of the vulnerability search system is presented, a comparative analysis of various neural network architectures, such as recurrent and convolutional, as well as classification algorithms is carried out. The advantages and disadvantages of the proposed approaches are considered, the prospects for their further development and practical importance for improving the security of software products are discussed.
