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摘要
针对传统网络教学课程信息软件漏洞检测准确率低，导致网络教学课程信息的窃取风险增大的问题。构建一个基于时间卷积网络和自注意力机制的漏洞检测系统TCNSADetector。首先，采用时间卷积网络TCN的TCNDetector系统进行漏洞特征自动提取；然后通过自注意力机制的漏洞检测系统VulDeePecker+进行深层特征提取和分类；最后将时间卷积网络和自注意力机制相结合，得到TCNSADetector漏洞检测系统。实验结果表明，相较于其他漏洞检测系统，提出的TCNSADetector系统的F1值提升了4.97%,误报率和漏报率分别下降了5.42%和3.68%,漏洞检测时间均低于其他检测系统。而加入注意力机制后的TCNSADetector漏洞检测系统准确率、精确率和F1值均保持在96%以上，比改进前的漏洞检测系统更高。综合分析可知，本系统可提升网络教学课程信息软件的漏洞检测精度，具备实时性和有效性。
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