Page 104 - 《软件学报》2020年第11期
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3420                                Journal of Software  软件学报 Vol.31, No.11, November 2020

                [35]    Ryu S, Lim J, Hong SH, Kim WY. Deeply learning molecular structure-property relationships using attention-and gate-augmented
                     graph convolutional network. arXiv preprint, arXiv: 1805.10988, 2018.
                [36]    Lee  JB, Rossi R, Kong X. Graph classification  using structural attention.  In:  Proc.  of the 24th ACM  SIGKDD Int’l Conf.  on
                     Knowledge Discovery & Data Mining (KDD 2018). 2018. 1666−1674.
                [37]    Shang C, Liu Q, Chen KS, Sun  J, Lu  J, Yi  J, Bi  J. Edge attention-based multi-relational  graph convolutional  networks. arXiv
                     preprint, arXiv: 1802.04944, 2018.
                [38]    Lee JB, Rossi RA, Kim S, Ahmed NK, Koh E. Attention models in graphs: A survey. ACM Trans. on Knowledge Discovery from
                     Data, 2019,13(6):62:1−62:25.
                [39]    Veličković P, Cucurull G, Casanova A, Romero A, Lio P, Bengio Y. Graph attention networks. In: Proc. of the 6th Int’l Conf. on
                     Learning Representations. 2017.
                [40]    Joern. 2014. https://joern.readthedocs.io/en/latest/
                [41]    Li BX, Zheng GL, Wang YF, Li XD. An approach to analyzing and understanding program—Program slicing. Journal of Computer
                     Research and Development, 2000,37(3):284−291 (in Chinese with English abstract).
                [42]    Ottenstein KJ, Ottenstein LM. The program dependence graph in a software development environment. ACM SIGPLAN Notices,
                     1984,19(5):177−184.
                 附中文参考文献:
                  [4]  张健,张超,玄跻峰,熊英飞,王千祥,梁彬,李炼,窦文生,陈振邦,陈立前,蔡彦.程序分析研究进展.软件学报,2019,30(1):80−109.
                     http://www.jos.org.cn/1000-9825/5651.htm [doi: 10.13328/j.cnki.jos.005651]
                  [5]  邹权臣,张涛,吴润浦,马金鑫,李美聪,陈晨,侯长玉.从自动化到智能化:软件漏洞挖掘技术进展.清华大学学报(自然科学版),
                     2018,58(12):1079−1094.
                  [8]  李正,吴敬征,李明树.API 使用的关键问题研究.软件学报,2018,29(6):1716−1738. http://www.jos.org.cn/1000-9825/5541.htm [doi:
                     10.13328/j.cnki.jos.005541]
                 [11]  孙鸿宇,何远,王基策,董颖,朱立鹏,王鹤,张玉清.人工智能技术在安全漏洞领域的应用.通信学报,2018,39(8):1−17.
                 [41]  李必信,郑国梁,王云峰,李宣东.一种分析和理解程序的方法——程序切片.计算机研究与发展,2000,37(3):284−291.



                              段旭(1997-),男,硕士生,主要研究领域为                      杨牧天(1990-),男,工程师,主要研究领域
                              漏洞挖掘,智能安全.                                   为开源软件安全,安全漏洞挖掘检测,人工
                                                                           智能安全.



                              吴敬征(1982-),男,博士,副研究员,主要                      武延军(1979-),男,博士,研究员,博士生
                              研究领 域为 系 统安全 , 漏洞 挖掘 , 移动                    导师,CCF 高级会员,主要研究领域为操作
                              安全.                                          系统,机器学习系统软件,系统安全.



                              罗天悦(1990-),男,工程师,主要研究领域
                              为操作系统安全分析,代码漏洞挖掘,人工
                              智能安全.
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