微软声称开发了一个系统，可以在99%的时间内正确区分安全漏洞和非安全漏洞，在97%的时间内准确识别关键和高优先级的安全漏洞。
在接下来的几个月里，它计划开源这项技术，以及一些样本模型和其他资源。
这项工作表明，这样一个系统可以有效地帮助人类技术专家。系统通过知识库训练出1300万个著名微软开发者的工作项和bug数据集。
Zx。wNfcw。cN估计每1000行代码会产生70个bug，修复一个bug所需的时间是写一行代码所需时间的30倍；在美国，每年花费1130亿美元来发现和修复这些bug。
Zx。wNfcw。cN在建立模型的过程中，微软表示，安全专家批准了培训数据，并使用统计抽样为这些专家提供可管理的数据进行审查。
然后，将这些数据编码成“特征向量”的形式，微软研究人员通过“两步”设计了系统。该模型首先学会了对安全和非安全bug进行分类，然后学会了对安全bug的重要性进行分类。
微软的模型使用两种技术进行误差预测。
第一种技术是术语频率逆文档频率算法(TF-IDF)，这是一种信息检索方法。它根据单词在文档中出现的次数来赋予单词重要性，并检查该单词在整个标题集中的相关性。(微软表示，其漏洞标题通常较短，只有10个字左右。)
第二种技术是逻辑回归模型。它利用逻辑函数对某个类或事件的存在概率进行建模和预测。
微软表示，该模型已经在内部部署到生产环境中，并将继续用安全专家批准的数据进行再培训，安全专家负责监控软件开发过程中产生的bug数量。
软件开发人员每天都在盯着一长串需要解决的代码和bug。
“安全专家试图首先通过使用自动化工具来解决安全漏洞，但工程师经常在错误的地方浪费时间，使他们错过了发现重要安全漏洞的机会。”微软高级安全项目经理斯科特克里斯汀森(Scott christiansen)和微软数据和应用科学家佩雷拉(Pereira)在一篇博文中写道。“我们发现，通过将机器学习模型与安全专家配对，可以显著提高安全漏洞的识别和分类水平。”
微软并不是唯一使用人工智能来消除软件漏洞的技术巨头。
Zx。wNfcw。cN亚马逊的服务是为了代码审查而开发的，一定程度上是亚马逊内部开发的应用。可以发现资源泄露、CPU周期浪费等问题。
至于它，它开发了一个工具叫做。它将在将生成的代码发送给人类工程师批准之前修复错误。(雷锋网，微信官方账号：雷锋网(微信官方账号：雷锋网))
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