DASTURIY TA'MINOTNING ZAIFLIKLARINI ANIQLASHDA GRAF-NEYRON TAHLIL USULLARI: CPGG MODELI VA H-GAT ARXITEKTURASI

Abstract

Zamonaviy dasturiy tizimlarning murakkabligi ortib borishi bilan kiberxavfsizlik sohasida zaifliklarni aniqlashning samarali matematik usullariga bo'lgan ehtiyoj keskin kuchaydi. V(L) = c·Lᵅ empirik qonuniyatiga ko'ra, kod hajmi ikki barobar oshganda zaifliklar soni ikkidan ko'proq baravar ortadi. An'anaviy statik tahlil usullari (leksik tahlil, CFG-asoslangan oqim tahlili) miqyoslanish muammolari va yuqori yolg'on ijobiy natijalar (false positive) bilan cheklangan. Mazkur tezisda dasturiy ta'minotning ko'p qatlamli graf-semantik tahlili va H-GAT neyro-graf arxitekturasiga asoslangan yangi yondashuv taqdim etiladi.