Golang中GitHub/CodeQL使用了哪种深度学习模型？有人知道吗？

Golang中GitHub/CodeQL使用了哪种深度学习模型？有人知道吗？ 我正在查阅他们的文档，其中提到除了规则之外，它还使用了深度学习/机器学习模型，以发现更多的安全漏洞——但我找不到关于它使用何种模型的具体细节。

有人在使用这个吗？能否请您指引我查看一些关于这些模型的描述？

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CodeQL本身并不直接使用深度学习模型来发现漏洞，而是通过静态分析引擎将代码转换为可查询的数据集。不过，GitHub确实将CodeQL与机器学习结合，用于增强安全扫描。具体来说：

  1. GitHub的代码扫描功能中，除了CodeQL的规则集外，还使用了机器学习模型来识别潜在的安全漏洞模式。这些模型主要基于Transformer架构（类似BERT的变体），训练数据来自公开漏洞库（如CVE）和GitHub上的代码库。

  2. 模型的作用是补充CodeQL规则，例如检测规则未覆盖的代码模式或减少误报。例如，对于Go代码，模型可能学习到常见的SQL注入或缓冲区溢出模式。

  3. 关于具体模型细节，GitHub未完全开源，但可通过以下方式了解：

    • 查看GitHub Engineering博客中关于"ML-based code scanning"的文章。
    • 参考GitHub的代码扫描文档，其中提到"机器学习模型会随时间自动更新"。

  4. 示例：如果你在Go代码中使用了exec.Command拼接用户输入，CodeQL规则go/command-injection会检测，而ML模型可能辅助识别更复杂的注入模式（如间接数据流）。

// 示例：CodeQL可能标记的Go代码
package main
import (
    "os/exec"
    "fmt"
)
func main() {
    userInput := "echo malicious"
    cmd := exec.Command("sh", "-c", userInput) // CodeQL规则go/command-injection会标记
    output, _ := cmd.Output()
    fmt.Println(string(output))
}

建议直接查阅GitHub的官方安全研究出版物，或关注其开源项目github/codeql-go中的规则更新，这些更新可能包含ML模型的集成信息。

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