目录
1、准备阶段
2、生成实验数据的CFG图
3、生成实验数据的PDG图
4、生成实验数据的调用图
5、获取四种类型的SyVCs
6、提取SeVCs
7、获取漏洞的代码行号
8、给切片打标签
9、将标签写入切片
1、准备阶段
实验数据我只用这些：
（1）NVD
（2）NVD_diff
将实验数据放在/home/test/source2slice目录下
删除.joernIndex文件
将实验数据导入joern
开启neo4j数据库
2、生成实验数据的CFG图
mkdir cfg_db
python2 get_cfg_relation.py
运行文件的结果：
（1）会针对NVD中的每个实验数据，都会生成相应的文件夹；
（2）每一个文件夹下，有三个pkl文件，分别为cfg.pkl、dict_cfgnode2if.pkl、dict_if2cfgnode.pkl
cfg.pkl中保存的是函数CFG图的边，另外两个文件目前不清楚作用。
3、生成实验数据的PDG图
mkdir pdg_db
python2 complete_PDG.py
运行结果：
（1）会生成每个实验数据对应的pkl文件
（2）以第一个pkl文件为例，可以看到文件中包含的是pdg图相应的边信息。
另外，以10这个节点为例，其实pkl文件中的边是经过选择了的，也就是说neo4j数据库中保存着程序的PDG图，但是有一些冗余的信息需要处理。
4、生成实验数据的调用图
mkdir dict_call2cfgNodeID_funcID
python2 access_db_operate.py
运行结果：
（1）生成一个dict.pkl文件
（2）打开该pkl文件
这里打开文件，里面没东西，可能是文件数太少，没有调用关系，这里还有待深究。
5、获取四种类型的SyVCs
python2 points_get.py
运行结果：
（1）在source2slice目录下生成四种SyVCs相对应得pkl文件：
- sensifunc_slice_points.pkl
- pointuse_slice_points.pkl
- arrayuse_slice_points.pkl
- integeroverflow_slice_points_new.pkl
（2）查看文件里是啥
1）sensifunc_slice_points.pkl
以sensifunc_slice_points.pkl文件为例，里面保存的是符号函数调用漏洞的一些危险函数，以及其在图数据库中的信息。
以（['100'],'86','strcpy'）为例，100是strcmp所在语句节点的编号，86是strcmp所在的函数的编号。
其余三个文件中得内容，也差不多。
2）pointuse_slice_points.pkl
3）arrayuse_slice_points.pkl
4）integeroverflow_slice_points_new.pkl
6、提取SeVCs
mkdir -pv C/test_data/4
python2 extract_df.py
运行结果：
（1）生成四种漏洞类型对应的SeVCs
（2）以api_alices.txt为例，打开该文件：
以strcpy为例，可以看到，生成了strcpy的切片，并且每一句后面都表明了该行代码在文件中的行数。
7、获取漏洞的代码行号
首先，dealfile.py文件需要做以下修改：
python2 dealfile.py运行结果：
（1）在source2slice文件下，会生成一个vul_context_func.pkl文件；
（2）这个文件里保存：通过对比diff文件，以论文中提到的漏洞认定标准，找到有漏洞的文件中危险语句的行数。
以CVE_2004_1151_PATCHED_sys32_ni_syscall.c文件为例：
对应的diff文件，保存了CVE_2004_1151_PATCHED_sys32_ni_syscall.c的危险语句，即第4、5、6、7、8行语句。
生成的vul_context_func.pkl中，保存的就是这些危险语句在原文件中的位置。
文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-436133.html
8、给切片打标签
对源文件做以下更改：
（1）修改路径：切片文件、标签文件以及vul_context_func.pkl文件
（2）获取key的时候，如下图一样更改。
python2 make_label_nvd.py运行结果：
（1）在./C/label_data/目录下，生成四种SyVCs对应的标签文件
（2）以api_slices_label.pkl文件为例，可以看到文件中对每一个切片文件都做了标签，0代表该切片没有漏洞；1代表该切片有漏洞。
9、将标签写入切片
对原文件做以下修改：
python2 data_preprocess.py运行结果：
（1）在./slice_label文件下，产生了四种SyVCs对应的txt文件，其实这四个文件就是李珍老师github上给的四个txt文件。
（2）查看标签是否与李珍老师给的一样，这里仅以一个被标记为0的api切片和一个被标记为1的api切片为例：
1）标记为0的api切片
2）标记为1的api切片
综上，生成了四种SyVCs切片文件，且都打了标签。下一步将进行切片的向量化。文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-436133.html
到了这里，关于4、SySeVR复现——Generating slices的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容，请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章，希望大家以后多多支持TOY模板网！
