基于深度学习的软件交互漏洞检测方法及系统

本发明提供一种基于深度学习的软件交互漏洞检测方法及系统，通过采集软件系统的交互行为记录集合进行多层级动态编码处理，通过行为序列拆解、语义关联建模及向量空间映射的协同操作，生成交互语义嵌入向量集，输入预训练的漏洞模式生成网络后，通过对抗性样本生成模块与强化学习策略网络的交替训练，进行漏洞模式特征的动态演化与增强处理，得到增强漏洞模式向量集；获取实时交互流，将增强漏洞模式向量集与实时交互流输入图注意力匹配模型，生成表示模式匹配程度的匹配度评分矩阵；根据匹配度评分矩阵中各元素的数值分布特征，通过阈值判定与异常模式定位，输出漏洞检测结果。本发明可以有效提升软件交互漏洞检测的准确性与实用性。