本研究提出了一种新方法，解决安全软件工程中脆弱性检测和预测的挑战。通过评估静态应用安全测试工具，发现现有工具在识别脆弱性方面存在局限性，并提出了改进缺陷预测的有效模型。

本研究提出了评估和基准测试ML-enabled CPS的标准和支持用户建模和开发管道的工具评估标准。通过多种研究方法，收集、分析和整合了来自25多个国家的10多个组织中77位专家的意见，以验证所提出的框架。