安全扫描常因代码中的微小变更（如添加注释或重新格式化文件）而重复报告同一漏洞，导致审计工作徒劳无功，并削弱对扫描结果的信任。为应对这一问题，2022 年引入了高级漏洞跟踪机制，采用 Scope+Offset 指纹方法，通过最窄的包围作用域和行偏移量来识别发现项。然而，该方法仍存在局限性，特别是在处理非功能性变更（如添加注释或空行）时，这些变更可能导致偏移量变化，使跟踪器将同一漏洞识别为重复项。为此，开发了一种改进方法，在计算指纹时忽略非功能性代码，从而确保添加注释或重新格式化文件不再改变指纹。该归一化方法在涵盖多种编程语言的 439 个源代码文件的基准测试中进行了评估，实现了零重复，并将唯一指纹总数减少了 43%。相比之下，原始的 Scope+Offset 方法累计产生了 1,361 个重复指纹，较基线增长了 77%。归一化的 Scope+Offset 方法现已作为 GitLab 中的 scope_offset_compressed 跟踪算法发布，支持多种编程语言，并可与任意组合的 SAST 工具协同工作。题为"Vulnerability Tracking using Normalized Scope+Offset"的该研究方法将于 ASE 2026 Industry Showcase 上发表，其发现对提升安全扫描的准确性和效率具有重要意义。该方法的开发是多位研究人员协作的成果，包括 Julian Thome、Hua Yan、Lucas Charles、Craig Smith 和 Jason Leasure，他们为该研究和文章做出了贡献。