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stranole 2024-10-14 23:47:49 +08:00
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41
README_V2.md
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@ -10,21 +10,25 @@
```bash
├── code/
│ ├── collect_data.py # 爬取CVE和NVD的页面信息
│ ├── create_dataset.py # 生成数据集
│ ├── get_token.py # 得到有效词词袋以及IDF值
│ ├── process_data.py # 获得手工特征生成所需的信息
│ ├── feature.py # 生成手工特征
│ ├── encoding_module.py # 生成语义特征的函数文件
│ ├── ranking.py # 生成语义特征，进行特征拼接，输入模型得到代码提交最终排名
│ ├── VCMATCH_encoding_module.py # VCMATCH生成语义特征的函数文件
│ ├── VCMATCH_ranking.py # VCMATCH 得到代码提交最终排名
│ ├── util.py # 自定义函数文件
│ ├── collect_data.py # 爬取CVE和NVD的页面信息
│ ├── create_dataset.py # 生成数据集
│ ├── get_token.py # 得到有效词词袋以及IDF值
│ ├── process_data.py # 获得手工特征生成所需的信息
│ ├── feature.py # 生成手工特征
│ ├── encoding_module.py # 生成语义特征的函数文件
│ ├── ranking.py # 生成语义特征，进行特征拼接，输入模型得到代码提交最终排名
│ ├── VCMATCH_encoding_module.py # VCMATCH生成语义特征的函数文件
│ ├── VCMATCH_ranking.py # VCMATCH 得到代码提交最终排名
│ ├── util.py # 自定义函数文件
├── data/
│ ├── data.csv # 1669个漏洞CVE ID及安全补丁的代码提交哈希值
│ ├── cve_desc.csv # 1669个漏洞的描述信息
│ ├── vuln_type_impact.json # 漏洞类型和影响文件
├── README_V2.md
│ ├── data.csv # 1669个漏洞CVE ID及安全补丁的代码提交哈希值
│ ├── cve_desc.csv # 1669个漏洞的描述信息
│ ├── vuln_type_impact.json # 漏洞类型和影响文件
├── README.md # 赛题原始README文件
├── README_V2.md # 本项目README文件
├── Report.pdf # 本作品对应报告
├── docker.md # 所构建docker镜像的下载链接及运行方法
├── 队员名单.md # 本参赛队伍人员组成
```
@ -114,12 +118,3 @@ pip install catboost
5. 依次按照collect_data.py, create_dataset.py, get_tokens.py, process_data.py, feature.py, ranking.py的顺序运行文件。
6. 在ranking.py指定的result_path文件夹中查看性能指标文件。
Baseline-VCMATCH运行流程
1. 在pretrained_model文件夹下新建BERT文件夹，将[VCMatch](https://figshare.com/s/0f3ed11f9348e2f3a9f8?file=32403518)源代码中使用的BERT模型相关文件(data/bert_model_path)下载至该文件夹内。
1. 若项目名代码已成功运行结束，运行VCMATCH_ranking.py即可。
1. 在VCMATCH_ranking.py指定的result_path文件夹中查看性能指标文件。