该论文研究 Linux 内核中 Use-Before-Initialization (UBI) 类型缺陷的增量检测问题。Linux 内核开发周期极快，平均每小时产生 10 个提交，现有静态分析工具虽能检测部分漏洞，但运行速度无法跟上内核的更新节奏。作者提出一种名为“Progressive Scrutiny”的增量分析技术，其核心思路是首先对完整内核代码进行一次全量高精度静态分析，后续仅对变更的代码片段进行重新分析，从而大幅降低重复计算开销。然而，Linux 内核规模巨大（数百万行代码），且需要高精度分析来减少误报，这对增量分析提出了独特挑战。论文设计了专门的数据结构来追踪代码依赖关系，并利用模块化分析策略，使增量更新能高效传播至受影响的分析结果。实验部分（基于摘要信息推测）在真实内核版本上验证了该方法相比完整重分析的加速效果，同时保持可接受的漏报和误报率。该工作为大型代码库的持续安全审计提供了可行方案，尤其适用于需要频繁集成更新的场景。