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《基于图神经网络的代码安全漏洞预测》
通过将代码表示为图结构（如抽象语法树AST和控制流图CFG），GNN能够有效建模变量、函数和控制流间的语义关系，显著提升漏洞检测精度。在NVD漏洞数据集（含20,000+代码片段）上的实验表明，本模型达到92.3%准确率，比传统方法（如LSTM+文本特征）高出18.7%。基于图神经网络的代码安全漏洞预测技术，通过结构化表示和消息传递机制，显著提升了漏洞检测的准确性和可解释性。随着GNN在代码分析领域的深入应用，安全漏洞预测将从"事后修复"转向"事前预防"，为软件供应链安全提供智能化保障。
——来自博客 https://blog.csdn.net/jie_kou/article/details/153334681
AST和CFG是代码漏洞预测中GNN的图表示方法。(单选)
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