数字技术与应用杂志社

摘要：<正>传统静态和动态漏洞检测方法在Java Web场景下存在误报率高、结论难复核的问题。针对该问题，本文提出融合代码属性图与大语言模型的Java代码漏洞检测方法 Vulkyrie。首先，该方法利用Soot工具将Jar包转化为CPG并存入Neo4j图数据库，通过图查询检索从测试用例入口到危险函数的可疑调用链，并抽取代码切片形成精简上下文；其次，结合相似代码检索增强与链式思维Prompt，驱动大语言模型进行污点分析并生成可验证证据；最后，通过二次校验、反向提示与自动重试机制实现闭环复核。在CWE漏洞数据集上的实验结果表明，该方法在保持高召回率的同时有效抑制了误报，优于传统静态分析工具。

基金资助： 浙江省软科学研究计划项目（2026C35021）； 台州市科技计划项目（25gya07）；

专辑： 信息科技

专题： 计算机软件及计算机应用

分类号： TP312.2;TP309