基于图神经网络的嵌入式设备固件漏洞检测
来源：计算机应用与软件杂志2025年第9期北京时间：
作者：姚军, 慕涛涛
摘要：随着嵌入式设备的种类和数量日益繁多，嵌入式设备的安全性也面临着巨大的挑战。通常，安全专家可以手动识别嵌入式设备的固件程序中存在的软件漏洞，但是人工分析非常耗时费力。针对上述问题，提出一种基于代码属性图及双向图神经网络的固件程序漏洞检测方法，从源代码级别自动检测固件程序中存在的软件漏洞。为了验证本方法的可行性，对从 SARD 收集的软件漏洞数据集和真实世界漏洞数据集进行实验验证，实验结果表明，漏洞检测精度和 F1 分数最高分别达到了 93.4% 和 86.54%，可以显著提高软件漏洞的检测能力。
关键词：嵌入式设备, 图神经网络, 代码属性图, 漏洞检测
