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基于图神经网络的代码注释逻辑用于建立C代码中的安全边界
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究提出了一种代码注释逻辑工具（CAL），利用图神经网络自动识别可信执行环境中的安全敏感代码，从而优化可信计算基础，提高安全性。实验结果表明，CAL在敏感代码识别方面表现优异。
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关键要点
- 本研究提出了一种代码注释逻辑工具（CAL）。
- CAL利用图神经网络自动识别可信执行环境中的安全敏感代码。
- 该工具旨在优化可信计算基础（TCB），提高整体安全性。
- 实验结果表明，CAL在敏感代码识别方面表现优异。
- CAL为开发者提供了有效的代码隔离解决方案，减小了攻击面。
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