基于双注意力机制和改进对抗训练的漏洞分类方法

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摘 要：漏洞报告在网络安全中发挥着重要作用，大量且不断增加的漏洞对漏洞分类的效率和准确性提出了巨大挑战。为了缓解漏洞分类深度学习模型无法关注重要特征和容易陷入过拟合的问题，提出了一种新颖的基于双注意力机制和改进对抗训练的漏洞分类方法。首先，提出TextCNN-DA（text convolutional neural network with double attention） 模型，将空间注意力和通道注意力机制与 TextCNN 结合，以更好地关注到重要特征。（剩余19935字）

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