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摘 要：现有深度学习技术在漏洞检测任务中具有一定缺陷，例如常常因未充分保留代码的完整信息而导致检测效果不佳。基于此，提出了一种基于改进图神经网络的漏洞检测方法，旨在全面提升漏洞检测的效率和精度。首先将源代码数据转换成文本信息，然后在传统的图神经网络中加入卷积注意力机制提高特征向量的敏感度，最终搭建了漏洞检测模型并对其性能进行了测试。（剩余9317字）
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基于CBAMGNN高特征向量提取的工业软件安全漏洞检测
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