我们通过分析所有的字节码和与之相应的源码，建立了一个软件特征系统（软件DNA图谱）。基于这套系统，我们可以在整个代码库的基础上为所有的方法生成全面的控制流程图和调用关系图，所以在分析代码时，我们能够精确地知道是谁、在什么地方进行了调用。我们建立的代码图表不仅可以用于分析，还可以在发现缺陷时指出所有导致缺陷的关键位置。分析过程是我们的秘密武器，在经过多年的研究后，我们的分析技术已经可以对上百万行代码进行分析并确定极少数缺陷。根据Converity的说明，Prevent SQS可以集成在桌面开发和持续集成环境中，大概每小时可以扫描数百万行Java代码。相应的Eclipse插件也提供了行级的问题代码检测。以下是Prevent SQS可以检测出的问题：
如果开发人员在重写方法时没有调用父类的实现，而该父类的方法在其它绝大多数被重写的情况下都被调用了的话，依赖于这个概念的检测功能就可以定位问题的所在。这样的约定是通过代码所在类和父类的正常行为来判定的，Prevent SQS会在检测中获取这些信息，随后用来标识出错误的行为。当然，用户也可将需要检测的约定告诉系统，但是系统可以在大部分情况下自动识别这些约定的功能，对于任何自动检查技术来说都是一个新的领域。当被问到Coverity是如何将他们C/C++领域中的专业技术转移在Java领域时，Ben说：
在分析中做方法边界检测，可以让我们找出那些没有被引用的块或方法。例如，当你调用一个方法去调用另外一个打开JDBC连接的方法，但又忘了关掉这个连接的情况，我们就可以标识出这种由不同类调用造成的关闭失败的情形。当然，并非所有路径上都会出现Bug的，通过我们的路径分析，我们可以识别包含缺陷的调用路径，并且不会太多噪音干扰。
那是因为内在的分析技术是相似的！我们使用了很多与分析C/C++软件时相同的技巧。一个有明显区别对待的地方是解析虚方法。由于在Java中所有的方法调用都是“虚的（基于类型的动态查找）”，因此我们确保有合理的算法来计算对象可能的类型，以便于在跨程序分析代码时，对代码在哪里会产生调用分支了如指掌。尽管虚方法毫无疑问也存在于C++应用中，但是实际上在我们所看见的绝大部分现实C++应用中，他们被运用得少得多。正因为如此，我们选择了不同的方法和算法去处理两种语言间的差别。
Ben建议越早将Prevent SQS应用在开发周期中，越能发挥杠杆作用，并举了他们自己作为范例。在Coverity的Java团队中，Prevent SQS已被集成到自动构建系统中，同样也是配备了一个又老又大的标志灯，有时，在开发人员提交代码时，SQS发现了Bug，标志灯会由绿变红。开发人员可以在提交代码之前运行SQS，以避免被示红灯。在静态分析领域，有不少的商业和开源工具，其中包括由Bill Pugh提供的开源分析工具FindBugs。
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