【技术实现步骤摘要】
本申请实施例涉及人工智能，具体涉及一种代码检测的方法、装置、设备、存储介质及程序产品。
技术介绍
1、软件产品是最终需要交付给用户的，并由用户直接或间接地使用软件产品。其中，代码能够正确且详细地描述软件，但代码的质量也会影响着软件的质量。因此，对代码进行检测处理，以检测代码是否存在代码风险等，是必要的方面。
2、在传统的代码检测方式中，主要是基于深度学习模型来实现对代码风险的检测。该传统的代码检测方式依旧是遵循着对人类自然语言进行处理的思路来实现对代码的检测处理，但是这并不符合编程语言的特点，导致难以确定出正确的代码检测结果，风险检测效率和准确度较差。
技术实现思路
1、本申请实施例提供了一种代码检测的方法、装置、设备、存储介质及程序产品，能够正确地检测出每个目标汇编函数的代码检测结果，提高风险检测效率和准确度。
2、第一方面，本申请实施例提供了一种代码检测的方法。该方法包括：获取待检测汇编代码，所述待检测汇编代码包括多个目标汇编函数，每个所述目标汇编函数包括多个目...
【技术保护点】
1.一种代码检测的方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述针对每个所述目标汇编函数，基于每个所述目标汇编指令的所述指令内容信息的特征向量，得到对应所述目标汇编函数中每个所述目标汇编指令的特征向量，包括：
3.根据权利要求1至2中任一项所述的方法，其特征在于，所述基于目标代码检测模型对每个所述目标汇编函数的特征向量进行检测处理，得到每个所述目标汇编函数的代码检测结果，包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述将所述第二汇编函数与每个所述预设风险函数之间的相似度，分别与相似阈值比较，以得到所述...
【技术特征摘要】
1.一种代码检测的方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述针对每个所述目标汇编函数，基于每个所述目标汇编指令的所述指令内容信息的特征向量，得到对应所述目标汇编函数中每个所述目标汇编指令的特征向量，包括：
3.根据权利要求1至2中任一项所述的方法，其特征在于，所述基于目标代码检测模型对每个所述目标汇编函数的特征向量进行检测处理，得到每个所述目标汇编函数的代码检测结果，包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述将所述第二汇编函数与每个所述预设风险函数之间的相似度，分别与相似阈值比较，以得到所述第二汇编函数的代码检测结果，包括：
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，从所述第二汇编函数与每个所述预设风险函数之间的相似度大于所述相似阈值时的预设风险函数中，选取与所述第二汇编函数对应的目标风险函数，包括：
6.根据权利要求1至2中任一项所述的方法，其特征在于，在获取待检测汇编代码之前，所述方法还包括：
7.根据权利要求1至2中任一项所述的方法，其特征在于，所述基于目标代码检测模型对每个所述目标汇编函数的特征向量进行检测处理，得到每个所述目标汇编函数的代码检测结果之前，所述方法还包括：
8.根据权利要求7所...
【专利技术属性】
技术研发人员：邓良聪，刘潇翔，张帆，梁舒，胡飞雄，
申请(专利权)人：腾讯科技深圳有限公司，
类型：发明
国别省市：
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