基于ResTextCNN和自注意力机制的二进制代码漏洞检测

来源：计算机应用与软件杂志2025年第10期北京时间：

作者：武光利, 唐惠莉, 张静

摘要：为了提取更复杂的语义特征,并且确定汇编代码段中指令对任务的贡献程度,提出一种基于ResTextCNN和自注意力机制的注意力残差卷积网络(ISA-ResTextCNN)。通过自注意力机制为代码段中指令赋予权重,关注不同指令对任务的影响。使用ResTextCNN在提取更深层次语义特征的同时,充分考虑输入信息,以此提高模型检测性能。在模型训练时,添加最大范数正则化可以较好地解决过拟合问题。实验结果表明,该模型可以提高二进制代码漏洞检测性能,相比较同类基准模型在准确率和F1-score上都得到了提升。

关键词：二进制代码漏洞检测, 指令嵌入网络, 自注意力机制, 特征提取网络, 正则化