Zobrazeno 1 - 4
of 4
pro vyhledávání: '"Hanif, Hazim"'
Autor:
Hanif, Hazim, Maffeis, Sergio
Publikováno v:
International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN), 2022
This paper presents VulBERTa, a deep learning approach to detect security vulnerabilities in source code. Our approach pre-trains a RoBERTa model with a custom tokenisation pipeline on real-world code from open-source C/C++ projects. The model learns
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2205.12424
Publikováno v:
IEEE Conference on Dependable and Secure Computing (DSC), 2022
This paper presents DeepTective, a deep learning approach to detect vulnerabilities in PHP source code. Our approach implements a novel hybrid technique that combines Gated Recurrent Units and Graph Convolutional Networks to detect SQLi, XSS and OSCI
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2012.08835
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Autor:
Hanif, Hazim, Md Nasir, Mohd Hairul Nizam, Ab Razak, Mohd Faizal, Firdaus, Ahmad, Anuar, Nor Badrul
Publikováno v:
In Journal of Network and Computer Applications 1 April 2021 179
