本发明的实施例提供了基于正则化惩罚稀疏逻辑回归的源代码漏洞检测方法。所述方法包括获取漏洞数据集，对漏洞数据集进行数据预处理；建立L1/2惩罚稀疏逻辑回归模型；通过具有L1/2惩罚稀疏逻辑的坐标下降算法进行变量选择；根据选择的变量对L1/2惩罚稀疏逻辑回归模型进行模型分类训练；利用训练后的L1/2惩罚稀疏逻辑回归模型进行源代码漏洞检测。以此方式，可以在源代码检测中，减少数据冗余，提取漏洞代码的文本特征、语义和语法特征，提高模型学习能力，提高漏洞检测的效率。