Effiziente Erkennung von Quellcode-Daten außerhalb der Verteilung durch Deep Learning

Unser innovativer Deep-Learning-basierter Ansatz LEO kann die Charakteristiken von Quellcode-Daten effektiv lernen und die Beziehungen zwischen versteckten Schwachstellenmustern innerhalb und zwischen Quellcode-Daten nutzen, um die Datenrepräsentationslernung zu verbessern und die Erkennung von Quellcode-Daten außerhalb der Verteilung zu ermöglichen.