研究框架与研究路径

- 研究内容应形成体系化、连贯性强的工作流，涵盖漏洞发现、分类、定位、可解释性与健壮性等环节，并通过可控语义等价替换实现代码的鲁棒性增强。

- 可解释性是核心目标之一，结合启发式搜索、决策树、规则提取等方法，为模型提供透明的推理过程与可追溯性。

- 以全局与局部相结合的视角进行识别与定位：从标签化、分类到精确定位，再到可解释性与健壮性评估，形成端到端的分析链路。

- 同时开展对相关工作的分析、比较与批判，总结出具有前瞻性的综述性研究，形成符合IEEE格式、中英文皆可、10页之内的论文材料。

软件供应链安全的基本认识

- 软件供应链安全涵盖开发阶段、第三方组件集成、构建与编译、部署与维护等多个环节，目标是在软件生命周期的各个阶段降低潜在威胁，防止恶意元素或不安全行为的引入。

- 对于开源组件的漏洞传播，需关注漏洞复制现象，即相同或相似组件在不同项目中引发同类漏洞的风险。

- 供应链安全需要通过依赖分析、克隆检测等手段，早期发现并控制风险点，确保从源代码到最终产物的各环节都具备可追溯性与可控性。

依赖分析与代码克隆检测

- 代码克隆的识别需要从粒度、索引方法等维度进行全面考量：

- 粒度层级：行级、函数级、模块/文件级克隆各有侧重，能够发现不同层面的重复、改动或复用。

- 索引方法：标记索引、语法树索引、抽象语法树（AST）索引、哈希索引等，提升检测效率与准确性。

- 精确的克隆检测有助于提升代码库的可维护性，降低重复代码带来的缺陷风险，并有助于追踪潜在的安全漏洞源头。

- 代码复用与依赖管理

- 依赖配置文件（如 package.json、requirements.txt、pom.xml 等）记录了所需库及版本，是实现自动化包管理与漏洞检测的关键输入。

- 软件包管理工具（如 npm、pip、Maven、NuGet 等）负责下载、更新与依赖解析，是确保系统稳定性的基础设施。

- 依赖分析工具（如 OWASP Dependency-Check、Snyk、Dependabot 等）用于自动识别组件依赖及相关漏洞，辅助提前修复风险。

供应链攻击与防护路径

- 供应链投毒、内部攻击与分发渠道受损等风险场景，需要通过全流程的安全审查与变更管理来降低风险：从源代码、提交、构建、分发到更新网站，每一步都需具备有效的鉴别、验证与回滚机制。

- 攻击向源代码、分发渠道及更新站点渗透的风险，要求建立多层防护策略，包括代码审查、分发链路的完整性校验、签名机制与版本控制的严格落地。

恶意代码检测的思路与体系化工作

- 常规精准漏洞检测具有特征复杂性与语法特征依赖性，因此在大规模场景中往往难以覆盖全部攻击面。

- 自动化恶意代码检测应结合静态分析、动态分析、渗透测试、模糊测试等多种手段，形成闭环的检测与验证过程。

- 体系化工作流包括：漏洞发现、分类、深入代码审查、动态分析、漏洞复现、修复与跟踪，确保漏洞能够被准确定位、可重复验证并得到持续跟踪。

切片技术、全局与局部分析

- 全局分析结合 code gadget 的概念，全局层面识别潜在的漏洞模式与风险区域；局部分析引入 code attention，聚焦可疑代码片段及其上下文。

- 细粒度漏洞识别强调对源代码的深入分析，结合静态与动态方法，识别极微小或隐蔽的漏洞。

- 切片技术通过抽取与问题相关的代码片段，降低分析复杂度，帮助定位漏洞根源与传播路径。

- Code Gadget 指的是潜在易受攻击的可疑代码块，Code Attention 则通过关注机制将分析资源聚焦于高风险区域。

漏洞分类与可解释性的探索

- 传统漏洞分类往往基于类型与严重性，但在深度学习驱动的分析中，直接按传统类别难以获得稳定的可解释性与鲁棒性。

- 通过重构分类体系，结合 API 漏洞等新的维度，能够提升深度学习模型在漏洞识别与解释方面的性能与透明度。

- 在早期工作中虽有不同意见，但其学术价值与广泛引用度证实了该方向的研究价值与应用潜力。

图神经网络与可解释性方法

- GCN（图神经网络）在漏洞定位时通过在图结构上执行卷积操作，学习节点与边的关系表示，适用于处理漏洞定位中的图结构数据。

- 启发式搜索、决策树与规则提取等方法用于增强模型的可解释性，将复杂模型的推理过程转化为直观的规则与决策路径，便于安全人员理解与验证。

- 可控语义等价代码替换提供了一种提高鲁棒性的策略，通过替换具有等价语义的代码片段来提升系统对异常输入与恶意攻击的抵御能力，同时利用代码相似性监控潜在的替代方案。mile米乐

鲁棒性与代码相似性

- 鲁棒性强调系统对异常场景、攻击与噪声输入的稳健性，通过可控的等价替换实现多样化实现，降低被对手利用的概率。

- 代码相似性在鲁棒性上下文中用于识别潜在的替代代码块，以支撑更安全的行为评估与异常处理策略。

- 通过模拟漏洞利用条件并验证漏洞存在性，可以在受控环境中评估系统在对抗攻击时的表现与改进空间。

总体来看，未来的工作应在建立统一的研究框架、提升对实际软件供应链的覆盖率、以及结合前沿的图结构和可解释性方法方面持续深入。通过系统化、跨阶段的研究设计，结合实际场景的验证与评估，能够为大模型在软件安全领域的应用提供更具说服力的理论与实践支撑。