在互联网时代,Web应用发展迅猛并且正在成为许多领域的核心业务,是信息共享和资源获取的重要载体,其安全性和可靠性也成为了许多企业和研究者重点关注的问题。Web应用中的交互通常强烈依赖于用户的交互式输入,并且由于编程人员的经验不足或安全意识的缺失导致了输入约束漏洞,而这个漏洞常常导致应用程序被网络攻击,造成信息泄露和系统破坏等不可估量的损失。随着Web应用客户端计算功能的强大和用户对实时信息与实时互动需求的迫切,许多数据验证功能已经迁移到了客户端,以此来减少服务器端的性能开销,因此,Web应用程序客户端的输入约束检测是必不可少的,也是重要的特性。现有的输入约束检测相关研究主要分为基于规范和基于静态分析的方法来生成测试用例去检测输入约束函数。前者严重依赖于开发文档质量,并且测试覆盖率和测试准确率都比较低,后者生成测试用例过程太耗时,并且在实际项目中的测试效果不理想。它们两者共同存在的问题是都需要通过测试用例去执行测试代码才能发现漏洞,并且测试结果无法直观地显示是什么约束类型导致了约束验证功能的漏洞,开发人员还得根据测试结果重新理解自己的约束代码,再进行反复修改测试,导致开发周期长,效率低。针对上述问题,为了帮助开发人员理解自己编写的约束验证代码,并且在编写代码过程中及时发现输入约束代码中的漏洞,本文提出了基于BERT预训练模型的方法来实现约束代码检测的研究。本文的主要的工作内容及贡献如下:（1）通过半监督学习方法构建输入约束代码数据集。利用自然语言处理技术对约束代码检测的研究的首要前提就是数据集,由于现有研究中并没有公开的输入约束代码数据集,本文首先采集了github公开的Coede Search Net代码数据集中Java Script代码部分;其次,为了提取出只与输入约束有关的代码,因此需要将其数据集进行标注分类,然而在代码领域进行高质量的数据标注耗时耗力,标注代价巨大,并且传统的半监督学习方法往往只利用标注数据或未标注的数据,容易出现过拟合现象,因此,本文采用了一种基于Mix Text半监督的文本分类方法,对有标注代码和未标注代码的隐式空间进行插值,挖掘代码之间的隐式关系,并在学习有标签代码的同时利用无标签代码的信息来分类出输入约束代码,实验结果表明在200个有标注代码和50000个未标注代码上的分类准确率为79%,并通过消融研究证明了在BERT模型中的{7,9,12}层进行代码的插值分类准确率最高,为本文约束代码检测的研究奠定了基础。（2）提出了基于Code BERT和CRF结合的约束代码实体识别方法。由于Java Script代码语法众多且复杂,实现方式多样,通过人工设计的启发式规则无法准确的提取出输入约束代码的语义特征。针对这个问题,本文根据约束代码的特征拆分为约束函数名、约束变量、约束条件判断、约束反馈行为四部分实体构成。由于代码也属于文本,因此,本文首次将自然语言处理中命名实体识别的方法运用到约束代码实体识别上,采用约束实体标签和BIEO标签联合标注的方式对约束代码进行标注。由于预训练模型具有更好的模型泛化能力和更少的特征工程依赖,本文提出了基于Code BERT预训练模型和条件随机场（CRF）结合的方式来提取约束代码特征,实验结果证明Code BERT-CRF模型约束代码实体预测的精确率、召回率、F1值分别为81.12%,79.87%,80.88%,比其他主流的命名实体识别模型具有更高的预测准确率,证明了该方法的可行性和有效性。（3）提出了基于机器学习的约束代码分类方法。为了准确将约束代码的语义通过自然语言的方式呈现出来,帮助开发人员理解代码并及时发现约束代码漏洞,本文通过机器学习的方法将输入约束代码的各类特征分类为对应的代码语义描述。由于目前还没有对输入约束的类别进行总结的研究,本文首先通过卡片分类法将实际开发中常见的输入约束代码进行分类;其次,通过特征设计和特征选择提取了有关输入约束代码的语义特征、关键词特征、信息特征;由于输入约束代码可能属于多种约束类型,因此,本文最后对比了三种不同类别的机器学习多标签分类方法在约束代码分类中的效果。实验结果表明,基于集成学习的极度随机树算法分类的平均精确率为78%,要优于其它两个模型,而在独误损失和覆盖率上ML-KNN表现更好,分别为0.197和0.203。