一种结合函数级动态运行特征的Python语言缺陷预测方法

本发明公开一种结合函数级动态运行特征的Python语言缺陷预测方法，包括以下步骤：利用开源网站获取Python语言代码项目，通过项目社区信息多层筛选构建Python语言缺陷数据集；使用函数级动态插桩技术和测试用例生成器统计函数级动态运行特征；采用基于博弈论改进的SXGB方法计算函数级特征权重；将代码版本时间差信息引入双向长短期记忆网络构建非对称采样时序数据自适应模型；基于构建的模型对高版本Python项目进行缺陷预测；本发明在动态特征可解释性、版本演进适应性及复杂异步行为捕获等方面取得实质性进步。