一种基于大语言模型和信息融合的漏洞严重程度预测方法

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一种基于大语言模型和信息融合的漏洞严重程度预测方法
申请号:CN202410897147
申请日期:2024-07-05
公开号:CN118916881A
公开日期:2024-11-08
类型:发明专利
摘要
本发明提供了一种基于大语言模型和信息融合的漏洞严重程度预测方法,属于计算机技术领域,解决了利用大语言模型进行软件漏洞严重程度预测的技术问题。包括以下步骤:(1)构建包含漏洞源代码和漏洞描述的漏洞严重程度预测语料库;(2)利用CodeBERT对漏洞代码进行处理,以生成语义向量;(3)设计演示示例构建策略。(4)将提示输入到大语言模型的API。本发明的有益效果为:可以自动预测源代码中的漏洞的严重程度。
技术关键词
漏洞 大语言模型 程度预测方法 信息融合方法 模板 融合策略 语义向量 双模态 数据 自然语言 解析器 文本 元素 序列 重构 编辑 格式 变量