由 dawei 机器学习和人工智能这两种技术在许多领域广泛应用，尤其是在营销分析和网络安全方面，它们在这些领域的成功应用促使有些人试图将它们用于所有方面。这其中包括使用机器学习系统创建用于定位安全漏洞的静态代码分析器。
其中一些应用尝试取得了一定的成功：Facebook、亚马逊和Mozilla公司现在都提供了某种形式的机器学习驱动的静态代码分析器。但是，正如了解机器学习基础的任何人都知道的那样，这些方法也存在一些固有的局限性。
机器学习静态分析器
在过去的几年里，人们看到市场上出现了大量的机器学习驱动的静态分析器。其中一些是由热心的业余爱好者开发的;另一些是由科技巨头开发的，Facebook、亚马逊和Mozilla现在都在提供这样的工具，而且在发布每一个版本时都承诺会彻底改变开发过程。
实际上，这些工具在搜索漏洞和错误时为开发人员节省了时间。以下了解一下市场上主流的一些机器学习静态分析器：
1.DeepCode
DeepCode可能是Java、JavaScript和Python最著名的漏洞搜索程序。DeepCode还提供了一个机器学习模块，开发人员称其为“开发人员的语法”。
DeepCode的机器学习模块通过查看开发人员在处理大量项目时所做的大量更改来工作。通过学习，DeepCode可以为开发人员提供针对他们正在解决的问题的建议解决方案，并捕获以前出现的错误。
DeepCode仍然包含一些限制。该系统的开发者声称，自从2018年起将支持采用C ++语言，开发人员可以通过其插件使用C ++和DeepCode。