一种使用ChatGPT的源代码安全漏洞检测方法

作     者：余里辉 胡少文 黄浪鑫 罗澍寰 YU Lihui;HU Shaowen;HUANG Langxin;LUO Shuhuan

作者机构：江西省科技基础条件平台中心(江西省计算中心)江西南昌330003 

基　　金：江西省03专项及5G项目(20224ABC03W02) 

出 版 物：《计算机与现代化》 (Computer and Modernization)

年 卷 期：2024年第4期

页      码：88-91,120页

摘      要：随着软件及信息系统的安全问题越来越突出,作为重要组成部分,源代码的安全是最底层的关键点,如何快速准确地对源代码进行安全漏洞检测显得尤为重要。本文提出一种基于ChatGPT的源代码安全漏洞检测方法,利用ChatGPT在自然语言处理领域的优势,将源代码转换为自然语言形式,然后利用ChatGPT对其进行处理,识别潜在的安全漏洞。该方法可以检测出多种类型的安全漏洞,如不安全的设计、SQL注入等。通过在公开数据集的源代码上进行安全漏洞检测的实验分析,验证了该方法的优越性和准确性。

主 题 词：源代码安全 ChatGPT 漏洞检测 SQL注入 

学科分类：0839[0839] 08[工学] 081201[081201] 0812[工学-测绘类] 

D　O　I：10.3969/j.issn.1006-2475.2024.04.015

馆 藏 号：203127746...