近年来，随着互联网技术的飞速发展，软件漏洞的自动检测成为了一个热门的研究领域。尤其在安全编程的努力下，尽管漏洞问题依然广泛存在，但深度学习技术的兴起为解决这一问题提供了新的可能。
问题描述中提到，尽管安全漏洞问题依旧严峻，但现有的开源工具、商业产品以及学术研究虽然在静态检测漏洞方面取得了一些成就，但存在误报和漏报率较高的问题。当前的漏洞检测方法，无论是开源工具（如Flawfinder、RATS、Checkmarx、Coverity、Fortify等），还是依赖专家手工定义漏洞规则的方法，都存在主观性强、误报漏报高、扩展性差的不足。因此，研究的目标是在不需人类专家定义特征的前提下，低误报和漏报地自动检测程序中的漏洞，并给出漏洞代码的具体位置。
在这种背景下，深度学习技术被寄予厚望。深度学习在程序分析领域的应用已经包括软件缺陷预测、代码克隆检测、API学习、恶意URL和文件路径检测、二进制函数边界识别、注册表键检测等。然而，深度学习在漏洞检测领域的应用还处于起步阶段，存在只能检测函数级别的漏洞，粒度太粗等问题。
在主要贡献方面，本研究提出了第一个基于深度学习进行漏洞检测的系统化框架SySeVR，并构建了基于深度学习的细粒度漏洞检测系统VulDeePecker。该系统不仅能够将人类专家从繁琐、主观的手工定义特征中解放出来，还显著降低了误报漏报。
系统设计方面，研究者提出了将深度学习用于漏洞检测的指导原则。首先是程序如何表征的问题：程序需要首先转化为保留程序语义（如数据流、控制流）的中间表示，然后转化为向量表征，作为神经网络的输入。其次是代码粒度的选择问题：程序需要以比文件、函数等更细粒度的单位表征代码，从而可以精确定位漏洞。最后是神经网络的选择问题：需要能够处理上下文的神经网络，因为代码中是否含有漏洞依赖于上下文。
为了实现这些目标，研究定义了SyVC（Syntax-based Vulnerability Candidates）和SeVC（Semantics-based Vulnerability Candidates）。SyVC是一个代码元素，由代码中一个或多个token组成；SeVC是SyVC的扩展，包括与SyVC语义相关的语句，例如控制依赖和数据依赖。通过提取库/API函数调用并生成调用参数的切片，能够进一步组成SeVC，用于深度学习模型的训练和漏洞检测。
有效性评价部分指出，通过与现有的开源工具和商业产品的对比，基于深度学习的漏洞检测系统能够在较低的误报和漏报率下，自动地学习生成漏洞模式，并提高检测效果。局限性与开放问题中提到，尽管深度学习模型在某些方面取得了成功，但还存在一些问题和挑战，如模型对未见过的漏洞类型的泛化能力、对代码噪声的鲁棒性、以及需要大量带标签样本进行训练等。
总结部分强调了本研究提出的方法在自动化、精确度和扩展性上的优势，同时也指出了存在的问题和未来的研究方向。例如，在真实世界的应用中，可能需要更复杂的模型结构来应对更多的漏洞类型，以及需要改进数据预处理和特征提取方法，以提升模型的效率和准确性。此外，开源社区和工业界的进一步合作也是推动深度学习在漏洞检测领域应用的重要途径。
本研究在软件漏洞智能检测领域实现了显著的创新和突破，为深度学习在安全领域的应用树立了新的里程碑，同时也为未来的研究者指明了进一步深入研究的方向。
