摘要：代码缺陷检测在软件开发质量保障中具有关键地位,现有静态规则或机器学习的检测方法存在语义理解浅层与泛化能力不足的问题。基于此,本文构建融合知识图谱的智能检测系统,以结构化图谱表示代码语义与缺陷关联,提出了图神经网络的缺陷识别方法。系统在多个真实项目中完成验证,在准确性和适配性方面均优于传统方法,该研究为智能化代码质量评估提供了新的技术路径。

　　关键词：代码缺陷检测；知识图谱；图神经网络；代码语义建模

　　0引言

　　随着软件系统规模和复杂性的不断增加,代码缺陷问题日益成为影响系统安全性与运行稳定性的关键因素。传统的缺陷检测方法多依赖人工规则或表层语法分析,难以深入理解程序的语义结构,常导致漏检率高、适应性差等问题。近年来,图神经网络（GNN）等智能算法在结构化知识建模方面取得了显著进展,为代码缺陷检测引入语义增强手段提供了新路径。基于此,本文提出一种融合知识图谱的智能检测系统,通过图谱结构建模代码语义关系,结合GNN实现对缺陷特征的深度推理。该方法有望突破现有方法的局限,提升检测的准确性与通用性,是智能化软件质量保障的重要发展方向。

　　1系统架构

　　1.1系统功能结构

　　系统整体采用模块化设计,主要由五个核心模块组成：代码语义解析模块、知识图谱构建模块、缺陷推理引擎、检测结果输出模块及上位控制与展示接口。各模块之间通过统一接口协议协同运行,共同完成从源代码解析、语义建模、缺陷识别到结果展示的完整流程,具备良好的扩展性和跨平台部署能力。系统架构如图1所示。

　　系统采用模块化设计,包含代码语义解析、知识图谱构建、缺陷推理引擎、结果输出和上位控制五大模块。语义解析模块提取AST与语义特征,供图谱构建使用；图谱模块基于本体模型生成三元组语义图；推理引擎基于图神经网络进行数据聚合与缺陷识别；输出模块格式化缺陷类型与位置信息,生成报告并提供修复建议；上位接口支持可视化操作、任务调度与参数配置。各模块通过统一接口协同工作,适应多语言和多项目部署需求。

　　1.2数据流与处理流程

　　系统的数据流围绕“结构抽取—知识建模—缺陷识别”主线展开,源代码输入后先进入语义解析引擎并完成词法与语法分析,生成抽象语法树与控制流图结构,同时标记出函数调用与变量定义以及数据依赖等语义要素。在此基础上,结构信息被转换为图谱构建所需的实体节点与边类型,并注入到知识图谱构建器中。构建完成后,图神经网络模块对图谱中的节点表示进行聚合与传播,形成对上下文缺陷模式的表达。推理模块根据训练模型输出缺陷预测结果,并由输出模块统一格式化呈现。该流程支持缺陷检测与知识推理的闭环联动,使图谱不仅用于静态表达也具备动态更新与反馈能力。系统数据流处理的具体流程如下：源代码输入→结构抽取→图谱构建→推理识别→结果输出。

　　1.3知识图谱构建方案

　　知识图谱构建以面向程序结构语义的本体建模为核心任务,依靠设计代码中常见结构元素的实体类别与逻辑关系（如“调用关系”“数据流动”“控制路径”等）构建语义图谱初始框架,语义解析结果经过统一格式转化为标准化三元组形式,进一步与构成图谱的节点与边集成[1]。为提升图谱的可扩展性与学习能力,引入语义增强机制与关系归纳机制,使低频语义关系也能在推理中发挥权重贡献。图谱结构支持动态更新机制,在缺陷检测过程中可借助模型反馈结果调整边权或新增结构,使图谱具备持续学习与自我进化的能力。这一构建方案为后续图神经网络模型的图输入结构与训练边权设计奠定了统一规范,保障系统在检测不同类型缺陷时的泛化与适配能力。

　　2核心模块设计

　　2.1代码语义解析模块

　　代码语义解析模块承担着从源代码中提取结构化语义特征的任务,为后续知识图谱构建和图神经网络训练提供基础数据支持。模块基于语言无关的抽象语法树（AST）解析器,结合控制流图（CFG）与数据流图（DFG）进行组合建模,从静态分析中提取出函数结构、变量依赖、调用层级、异常处理块、循环嵌套深度等关键语义指标。模块引入统一的中间表示（IR）对不同语言代码进行统一建模,进一步提升跨语言兼容性。在静态特征提取方面,采用标记传播机制对变量作用域和函数参数传递路径及依赖链进行结构化建模,使节点间的语义连接得以显式表示,如某变量在定义点与使用点之间路径中涉及的中间逻辑结构可抽象为路径元组,并用于构建图谱边结构。为降低歧义性,该模块在处理命名空间冲突和条件语句嵌套时引入上下文感知窗口机制,采用滑动上下文模板进行语义归纳,构建高质量以及去噪的基础图结构。

　　2.2图谱融合引擎

　　图谱融合引擎用于将结构化语义信息转化为可用于缺陷识别的异构图结构,并基于实体关系图实现对缺陷模式的自动识别。该模块围绕图结构中节点表示的上下文建模展开,将结构实体（函数、变量、表达式等）视为节点、语义关联视为边,构建异构图谱[2]。融合引擎在传统图构建基础上引入关系类型注意机制（Relation-aware Attention Mechanism,RAM）,利用关系权重动态调控不同类型边的参与强度,计算公式如式（1）、式（2）所示：

　　3系统实现与应用验证

　　3.1系统开发环境与关键技术

　　系统开发采用分层架构设计,上层为前端展示与任务调度逻辑,中间层为模型推理与知识图谱管理服务,底层为数据处理与持久化存储模块。后端核心采用Python语言构建,图神经网络模型基于PyTorchGeometric框架实现,并集成DGL库以适配不同图结构操作需求。知识图谱构建与存储依托Neo4j图数据库,结合Cypher查询语言进行节点实体的动态增删与图遍历查询。抽象语法树解析模块依据ANTLR工具生成语言词法与语法分析器,支持多种主流语言如Java、C++与Python的语义解析[3]。前端基于React实现任务控制与结果可视化,后端采用Flask微服务进行模块管理与请求调度,结合RabbitMQ实现图数据异步处理,提升并发性能。模型训练环境配置RTX3090 GPU,运行于Ubuntu 22.04,使用MLflow记录日志,便于模型迭代与参数追踪。系统整体通过Docker容器部署,具备良好的跨平台兼容性与模块解耦性。

　　3.2实验数据与评估指标

　　实验目标在于评估融合知识图谱的缺陷检测系统在语义结构复杂、多样化项目中的实际性能表现。实验数据来自多个真实开源项目与企业代码库,构建统一的结构标注数据集。数据集涵盖三种语言共12个项目,总计13876个函数级代码段,人工标注其中2314个缺陷实例作为训练与测试依据[4]。数据处理阶段,将每段代码转换为语义图结构并标注缺陷节点与对应位置,形成供图神经网络训练的标准化图数据格式。系统评估采用准确率（Precision）与召回率（Recall）两项标准指标,前者用于度量模型输出中真实缺陷占比,后者衡量模型对真实缺陷的覆盖能力。评估过程以五折交叉验证方式进行,采用训练集与验证集轮换结构保持样本分布一致,准确率计算公式如式（4）所示：

　　式中,TP为正确检测出的缺陷个数；FP为误报缺陷数；FN为漏检缺陷数。实验还记录F1值以综合评估性能,并分析不同代码复杂度对模型推理能力的影响。基准对比模型包括传统静态分析工具SonarQube与基于Transformer的缺陷预测网络。实验结果显示本系统在结构理解能力与跨项目适应能力方面具有显著优势。

　　3.3实际项目测试结果

　　系统在三个典型企业内部软件项目上进行部署测试,覆盖通信控制以及图像处理与业务逻辑三个应用场景,验证其在实际复杂代码环境下的实用性与稳定性。每个项目均构建缺陷注释基线并对模型检测结果进行比对分析,重点评估误报控制能力与跨模块缺陷发现效率,具体情况如表1所示。

　　系统在项目A中识别出114处真实缺陷,仅6次误报,准确率达0.950；项目B在高耦合场景下召回率和准确率均超0.91,表现稳定；项目C中识别出102项跨模块缺陷,能有效捕获变量泄露等复杂问题,展现出良好的适应性。系统在异步和多线程环境下依然能够准确识别潜在缺陷,无明显性能下降。误报主要集中在语义边界和风格差异处,语义理解仍有提升空间。

　　4结语

　　本系统基于知识图谱构建与图神经网络推理机制,完成对源代码结构语义的深度建模与缺陷行为的精准识别,具备较强的跨项目适应性与误报抑制能力,在多场景测试中展现出了良好的准确性与召回性能,验证了图谱融合在代码缺陷检测中的实用价值。该研究为提升智能化软件工程中的代码质量控制能力提供了技术支撑,为后续实现自动化审查与开发过程缺陷预警奠定了基础。

　参考文献

　　[1]单宝华,佟智慧.C语言在线编程代码缺陷检测方法研究[J].网络安全技术与应用,2025(5):56-59.

　　[2]卢跃,嵇友晴,周礼亮,等.基于程序语义与度量的代码缺陷检测[J].中北大学学报(自然科学版),2025,46(1):105-115.

　　[3]张山花.基于模糊测试的DNS软件缺陷检测方法研究[J].软件,2024,45(12):147-149.

　　[4]王天彬,黄瑞阳,张建朋,等.融合机器阅读理解的知识图谱问答系统设计与实现[J].信息工程大学学报,2021,22(6):709-715.