【技术实现步骤摘要】
本申请涉及计算机,尤其涉及一种许可证检测方法、装置及电子设备。
技术介绍
1、为了应对越来越激烈的市场竞争,如压缩新产品周期、趋于完美的技术创新要求,越来越多的企业在开发过程中经常会引入大量的开源软件。开源许可证伴随开源软件产生,开源许可证中规定了使用者能够在何种范围和限定条件下使用其发布的开源软件,然而一些对开源概念有错误理解的工程师往往忽略了开源许可证的重要性,对开源软件或开源代码修改后再发布或进行商业化使用,违反开源许可证的条款,引起法律纠纷。
2、为避免侵犯他人知识产权和引起法律纠纷,合理合规的使用开源软件,开源许可证检测已成为软件开发人员在使用开源软件过程中必不可少的工作。现有开源许可证检测工具通过对软件源代码扫描等方式自动定位并识别特定的开源许可证,这些特定的开源许可证都是收录在官方组件库中的许可证,当软件源代码中存在未收录在官方组件库中的许可证时,现有开源许可证检测工具无法对其进行检测,从而导致引入高风险许可证并造成安全风险。
技术实现思路
1、本申请提供一种许可
...【技术保护点】
1.一种许可证检测方法,其特征在于,所述方法包括:
2.如权利要求1所述的方法,其特征在于,在所述基于预先构建的反向传播算法模型,对所述目标信息进行许可证特征识别之前,还包括:
3.如权利要求2所述的方法,其特征在于,所述采用训练数据集和反向传播算法对所述神经网络模型进行训练,包括:
4.如权利要求2所述的方法,其特征在于,所述对识别出所述特征的隐藏层所对应的损失函数和梯度进行调整,包括:
5.一种许可证检测装置,其特征在于,所述装置包括:
6.如权利要求5所述的装置,其特征在于,所述装置还用于:
【技术特征摘要】
1.一种许可证检测方法,其特征在于,所述方法包括:
2.如权利要求1所述的方法,其特征在于,在所述基于预先构建的反向传播算法模型,对所述目标信息进行许可证特征识别之前,还包括:
3.如权利要求2所述的方法,其特征在于,所述采用训练数据集和反向传播算法对所述神经网络模型进行训练,包括:
4.如权利要求2所述的方法,其特征在于,所述对识别出所述特征的隐藏层所对应的损失函数和梯度进行调整,包括:
5.一种许可证检...
【专利技术属性】
技术研发人员:闵婕,
申请(专利权)人:中国电信股份有限公司技术创新中心,
类型:发明
国别省市:
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