显然，扩充以后的分析过程，能很好地应对带逻辑分支的代码段。尽管实际工程中的代码远远要复杂得多，但大多情况不过是各种顺次控制逻辑的组合。正确地应用这种上下文分析技术，应该能够相对快速地分析代码中的漏洞，并确保一个较低的误报率。

　　1、模型化

　　在传统静态分析中，风险库是引起各种安全漏洞的API的集合，而词法匹配通过对源代码进行扫描，可以对风险API定位，这些恰好是上下文分析的第一步。在上下文分析的第二、三步中，需要跟踪变量的使用情况，即对变量的初始定义以及其后的再定义、表达式引用、函数调用情况、作链表记录。而在第四步中，要得到程序的分支走向，需要了解的是语句之间的控制依赖关系，恰恰这些工作与编译器的数据流分析以及控制流分析部分相关，故这里引入一些编译原理的概念和技术，提取上下文信息。

　　构造相应的安全检测模型如下：

　　2、到达定值分析

　　编译原理中，到达定值是这样一个概念：定值是对x的赋值或读值到x的语句。称a 定值d 到达程序点P，若存在路径从紧跟d 的点到达P，且在这条路径上d 没有被注销。如果沿着这条路径的某两点间是读值到a或对a的赋值，那么注销变量a 的那个定值（应该是指d）。定义这样一个结构：

 

Struct _VARNODE
{
　　int iLineNO;
　　int iValue;
　　bool fSet;
}

　　在每一个变量出现的地方， 生成这么一个节点。其中iLineNO记录行号信息，若当前语句对于该变量是赋值操作，则将fSet设置为true，并将新值记录到iValue中；否则， fSet设置为false， iValue无效。将所有该变量的节点添加到一个链表，可以得到该变量在整个工程的使用情况。这样，可以通过链表查找某行API调用时，该变量值域是否在限制之内。

　　3、指针别名分析

　　对同一个存储地址存在多条访问路径，会出现别名问题。访问路径是通过变量及一些运算符生成的表达式。例如 *p、i、&a 、s →next，这些表达式都是访问路径。只有进行确切指针别名分析，才能对变量的赋值操作作准确的定位。对于语句*p = i，访问路径*p与i别名，这个别名关系可以用一个二元组〈*p， i〉来表示。定义结构如下：

 

Struct _ARIASNODE
{
　　String varorg;
　　String varpointer;
}