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现在软件规模越来越庞大和复杂,脆弱性形式也更趋向多样化,传统的脆弱性检测方法存在人工参与度高、对未知脆弱性检测能力弱的缺点,已无法满足对多样化脆弱性的检测要求.为了提高对未知脆弱性的检测效果,大量机器学习方法被应用到软件脆弱性检测领域.由于现有方法在代码表征过程中存在着较高的语法和语义信息的损失,导致误报率和漏报率较高.针对这一问题,提出了一种基于代码属性图和Bi-GRU的软件脆弱性检测方法.该方法通过从函数的代码属性图中提取出抽象语法树序列、控制流图序列作为函数表征的表征方式,减少代码表征过程中的信息的