漏洞补丁检测源文件源码

在软件开发过程中，补丁代码的安全性检测是一项关键任务。本项目旨在构建一个基于预训练模型（CodeBERT）的系统，以自动预测代码补丁是否存在安全漏洞。

1. 自动生成预测结果，包括漏洞置信概率、预测结果（漏洞或非漏洞）以及漏洞类型（CWE 编号）。
2. 对模型进行微调，以适配漏洞检测任务，提升模型性能。
3. 保证检测性能的泛化能力，使其在不同场景下具有良好的表现。

在实现过程中，本项目面临以下主要挑战：
1. 数据限制：数据集未提供明确的真实标签（ground truth），需要通过伪标签技术生成训练数据；部分补丁文件格式不统一，可能为空或不符合标准格式。
2. 模型适配性：预训练的 CodeBERT 模型未针对漏洞检测任务微调，其对漏洞特征的敏感性不足，分类能力有限。
3. 性能优化：需在有限的伪标签条件下实现训练和测试效果的平衡，避免过拟合伪标签数据，同时提升泛化能力。
为解决上述挑战，采用以下策略：
1. 数据预处理：提取补丁文件中的增量代码片段（以 '+' 和 '-' 开头的行），过滤无效内容（如注释和格式行），确保数据清洁。
2. 伪标签生成：随机为部分补丁标注标签，将其标注为漏洞补丁（label=1）或非漏洞补丁（label=0）。
3. 模型微调：基于生成的伪标签数据，对 CodeBERT 模型进行微调，设置超参数（如学习率、训练批次、权重衰减等），提升分类性能。
4. 结果预测：利用微调后的模型预测每个补丁的漏洞概率及分类结果，并生成包含补丁信息的预测结果文件。