Title: Разработка и исследование статического анализатора исходного кода на основе трансформерной модели глубокого обучения
Authors: Корнев Н. С.
Рубцова Т. П.
Keywords: classification accuracy
CodeBERT
confusion matrix
experimental study results
Java 22
static code analyzer
Transformer
transformer model
vulnerability detection automation
автоматизация поиска уязвимостей
матрица ошибок
результаты экспериментального исследования
статический анализатор кода
точность классификации
трансформерная модель
Issue Date: 2026
Citation: Корнев, Н. С. Разработка и исследование статического анализатора исходного кода на основе трансформерной модели глубокого обучения = Development and research of a static source code analyzer based on a deep learning transformer model / Н. С. Корнев, Т. П. Рубцова // Volga Cyber Week : материалы Всерос. II молодеж. науч.-практ. конф. по информатике и кибернетике (Самара, 12-15 мая 2026 г.) / М-во науки и высш. образования Рос. Федерации, Самар. нац. исслед. ун-т им. С. П. Королева (Самар. ун-т) ; под общ. ред. А. В. Куприянова. - Самара : Изд-во Самар. ун-та, 2026. - С. 201-204.
Abstract: Разработан статический анализатор кода на базе архитектуры Transformer на Java 22 без специализированных ML-фреймворков. Описаны механизмы внимания, оптимизатор Adam и backpropagation, реализованные с помощью apache.commons.math3. Модель обучена на сбалансированном датасете из 828 функций. Достигнута точность 0,91 в классификации 8 типов уязвимостей. Установлена оптимальность однослойной архитектуры для малых выборок. Прототип эффективно выявляет дефекты, недоступные традиционным методам анализа.
URI: http://repo.ssau.ru/jspui/handle/123456789/64054
ISBN: 
ISSN: 
ISMN: 
Other Identifiers: RU\НТБ СГАУ\589989
Appears in Collections:VOLGA CYBER WEEK

Files in This Item:
File SizeFormat 
file-201-204.pdf1.3 MBAdobe PDFView/Open


Items in Repository are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.