脆弱性の特性を考慮した細粒度の脆弱性検出器FGVulDetを提案し、脆弱性を保持したデータ拡張手法を導入することで、脆弱性検出精度を大幅に向上させた。
コードの言語モデルとコードプロパティグラフを組み合わせることで、コードの構文、制御フロー、データ依存性などの重要な属性を効果的に捉え、コード脆弱性の検出精度を向上させる。
