CSDL Bài trích Báo - Tạp chí

chủ đề: Mã nguồn mở

  • Duyệt theo:
1 Phát hiện lỗ hổng mã nguồn theo hướng tiếp cận học sâu / Hồ Lê Viết Nin, Phan Long, Ngô Văn Hiếu // Khoa học và Công nghệ .- 2025 .- Số 4 (71) .- Tr.1-13 .- 005

Bài báo này trình bày một tổng quan có hệ thống về các kiến trúc phổ biến trong lĩnh vực này, bao gồm: Convolutional Neural Network, Long Short-Term Memory, Bidirectional Long Short-Term Memory, Self-Supervised Learning, cùng với các mô hình Transformer hiện đại như CodeBERT và CodeT5. Thông qua việc phân tích hiệu suất các mô hình dựa trên các tiêu chí như độ chính xác, F1-score và chi phí tính toán, bài báo nhằm cung cấp cơ sở định hướng cho việc lựa chọn mô hình phù hợp trong bài toán phát hiện lỗ hổng mã nguồn.

2 Tổng quan một số phương pháp tìm kiếm mã nguồn / Trần Thị Huế // .- 2024 .- Số 654 - Tháng 3 .- Tr. 67 - 69 .- 005.1

Bài viết trình bày tổng quan về các kỹ thuật liên quan tới các phương pháp tìm kiếm mã nguồn dựa trên học sâu nhằm giúp những người đọc cũng có cái nhìn tổng quan về quy trình xây dựng mô hình tìm kiếm mã, cũng như các kỹ thuật cần phải tìm hiểu khi muốn đi sâu vào lĩnh vực này.