结合Bi-GRU与注意力机制的缓冲区溢出漏洞检测模型探讨

段进行处理。并利用Word2vec词向量模型将代码片段映射为数字向量，作为后续模型的输入。最后，对此方法的有效性进行实验。通过实验证明，此方法能够在保留漏洞操作完整信息的同时减小了代码量，缩短了检测时间，提高了模型检测的准确性。

本文提出了Bi⁃GRU-Attention缓冲区溢出漏洞检测模型。使用双向门控循环神经网络实现了程序信息的双向传输，同时引入了注意力机制，对不同重要性的信息进行不同权重的训练，使得神经网络模型能够更加专注于重要数据的训练。最后，本研究验证了引入注意力机制的有效性，并将模型与较新的检测方法进行了比较。实验结果显示，该模型能够有效地检测缓冲区溢出漏洞，并在精确率和准确率等评价指标方面都有所提高。

参考文献（略）