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基于深度学习技术的低代码应用安全评估方法

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摘要摘要：随着低代码应用平台的快速发展，应用程序的安全性成为了一个越来越突出的问题。本文提出一种基于深度学习技术的低代码应用安全评估方法，该方法可以自动化地评估低代码应用的安全性，并提高应用程序的安全性。首先，通过对低代码应用进行静态和动态分析，收集应用程序的安全特征，包括网络传输数据、代码逻辑、用户认证等方面的特征。然后，使用深度学习技术构建安全评估模型，通过训练数据集来识别应用程序中存在的安全漏洞。最后，将安全评估模型与低代码应用平台集成，自动化地对应用程序进行安全评估。本文的方法可以提高低代码应用的安全性，减少安全漏洞的出现，从而提高应用程序的可靠性和稳定性。

DOI g4qvv6e9d8/7268900

作者闫明

机构地区华夏银行哈尔滨分行黑龙江哈尔滨 150001

出处《中国科技信息》 2023年5期

关键词深度学习，低代码，安全评估，自动化工具

分类 [][]

出版日期 2023年06月16日（中国期刊网平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）