近日，中国科学院软件研究所智能软件研究中心武延军、吴敬征课题组在基于深度神经网络的静态代码分析研究中取得进展，提出了基于多类型和多粒度的语义代码表示学习模型——MultiCode。
　　该学习模型解决了工业场景中涉及多需求的开发任务时面临的开发开销大、模型集成困难、可扩展性受限等问题，实现了在多需求工业场景下的高效开发和准确预测，在漏洞检测、代码克隆检测等任务中得到了具体实践，并在政府部门和互联网企业中实际应用。
　　研究成果发表在软件可靠性工程领域旗舰国际会议ISSRE 2021的Industry Track上。在此次会议投稿的226篇论文中，71篇论文被接收，其中仅有本研究1篇论文被评为最佳实践论文。该研究得到国家重点研发计划、国家自然科学基金的支持。
　　（原载于《中国科学报》 2021-11-11 第3版 信息技术）