Las bibliotecas de código abierto son ampliamente utilizadas en el desarrollo de software, y las funciones de estas bibliotecas pueden contener vulnerabilidades de seguridad que pueden proporcionar puertas de entrada a atacantes. Este documento proporciona una técnica de similitud de funciones para identificar funciones vulnerables en programas compilados y propone una nueva técnica llamada Búsqueda de Vulnerabilidades Bipartitas de Compilador Cruzado (CCBVS). CCBVS utiliza un proceso de entrenamiento novedoso y un emparejamiento bipartito para filtrar falsos positivos del modelo SVM y mejorar la calidad de la identificación de funciones similares. Esta investigación utiliza símbolos de depuración en programas compilados a partir de productos de software de código abierto para generar la verdad absoluta. Esta extracción automática de la verdad absoluta permite experimentar con una amplia gama de programas. Los resultados presentados en el documento muestran que un modelo SVM entrenado en una amplia variedad de programas compilados para Windows y Linux, arquitecturas x86 e Intel 64, puede utilizarse para predecir la similitud de funciones y que el uso de emparejamiento bipartito mejora sustancialmente el rendimiento de la coincidencia de similitud de funciones.