本文探讨攻击性人工智能的发展，强调通过可持续发展目标和可解释性技术平衡社会利益与风险，并提出针对脆弱性检测和AI恶意软件的新政策视角。

本研究探讨了安全软件工程中的脆弱性检测与预测挑战，提出了一种新方法以提高人工智能的准确性。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的局限性，并提出了改进缺陷预测的有效模型，具有重要的研究和实践意义。