本文提出了一种利用代码自身检测功能相似但不一致代码的新方法。研究背景是软件开发中常出现功能相似但实现不一致的代码片段，可能导致难以发现的bug。核心问题是如何自动识别这类语义等价但语法有差异的代码对。方法上，作者设计了一个基于程序分析和机器学习的框架，通过提取代码的语义特征并比较其行为一致性，来发现潜在缺陷。实验在多个开源项目上进行，证明了该方法能有效检测出传统工具遗漏的bug。主要贡献包括提出新思路、构建原型系统以及公开评估数据集。适合代码审计工具开发者、软件质量工程师和编译器研究者阅读。