Neben klassischen Ansätzen, wie statische und dynamische Analyse, wird zunehmend auch maschinelles Lernen (ML) zur Analyse der Sicherheit von Software verwendet. Im Rahmen dieses Projekts nutzen wir den Quellcode von C/C++-Programmen um sie hinsichtlich Sicherheitsschwachstellen zu analysieren. Ein vortrainiertes projektübergreifendes ML-Modell soll später in der Lage sein, unsichere Funktionen aufzudecken und so Softwareentwickler in deren täglicher Arbeit zu unterstützen und Software sicherer zu machen.
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2019 -
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