AI 驱动的开发变革：代码安全面临新挑战
编程速度激增，人工审核难以跟上
AI 编程助手工具（如 GitHub Copilot、Cursor 等）显著提升开发效率，单位时间内产生的代码量大幅增长。传统安全审核流程难以适应这一变化，安全审核和代码生成速度不匹配，存在安全隐患。
编码门槛降低，安全意识参差不齐
随着代码生成工具的普及，越来越多非专业开发者能够参与软件开发过程。但在安全编码方面，这些新手往往缺乏足够的安全意识和经验，容易在代码中引入 SQL注入、XSS、命令执行等漏洞。
大模型生成代码不可控，易生成含漏洞的代码
当前 AI 大模型在"黑盒性质"问题，对其生成的代码质量无法完全掌控。在 AI 生成代码过程中，存在生成 hardcoded secret、使用过时安全措施、不同组件表现出的安全缺陷等问题。
智能静态应用程序安全测试系统（慧鉴）
产品采用数据流分析、控制流分析、污点分析、AI 辅助分析等静态检测技术，显著提升检测准确度和覆盖范围。系统支持 Java、C/C++、Go、JavaScript 等 20 多种主流编程语言，内置超过 3000 条检测规则，覆盖 OWASP、CWE 等国际标准以及国内外企业合规要求，支持对接常见的开发 IDE、CICD 流水线，为现代软件开发提供系统化的安全保障。
核心功能
代码安全
检测 SQL 注入、XSS 攻击、缓冲区溢出、内存泄漏等各种安全漏洞，利用程序分析技术对代码进行深度扫描，精确定位并修复安全隐患，覆盖 OWASP Top 10 等主流安全风险。
代码质量
检测代码中的逻辑错误、性能问题，可能导致缺陷的质量问题，包括代码异味、复杂度过高、重复代码等。帮助开发团队提升代码质量，降低生产环境 bug，保障软件系统的稳定性和可靠性。
代码合规
支持国内外多种编码规范和合规标准，包括 CWE、MISRA、OWASP、国标、金融、军标等标准，保障代码符合行业规范和企业内部编码标准，满足审计要求，为各业务场景专业合规提供支撑。
代码度量
提供代码度量维度分析，包括代码行数、圈复杂度、耦合度、内聚性、技术债务等关键指标，通过可视化报表助力开发人员了解代码健康状况，制定合理的重构计划，提升团队开发效率。
克隆检测
智能识别代码中的重复片段和相似代码块，检测 copy-paste 带来的潜在风险，助力友好的发现元素代码，推进代码重构和模块化设计，提高代码复用性，降低维护成本，修复 bug 修复通道问题。
API 资产盘点
自动发现和识别应用系统中的 API 接口资产，包括 RESTful API、内部接口、第三方 API 调用等，提供 API 调用关系图谱，帮助企业清理 API 资产，识别僵尸接口，为 API 安全治理和数据化代码数据支撑。
敏感数据检查
智能识别代码中的敏感信息泄露风险，包括硬编码密码、API 密钥、数据库连接字符串、个人信息等，通过模式匹配和语义分析技术，有效防范数据泄露，符合 GDPR、个保法等数据保护法规要求。
应用场景
企业自身安全需求
助力企业研发部门构建代码安全防护体系，通过深度集成 CI/CD 流水线，实现代码提交、构建、测试等各个阶段的安全风险管控的问题，显著降低因安全漏洞导致的业务风险，并降低开发软件的软件质量及安全性。
监管合规审查场景
作为企业安全治理的专业审查工具，助力金融、电信、能源等受监管行业的安全合规部门，提供深度代码审计工具合规验证，通过自动化规则检测，并建立可量化安全标准，确保企业开发体系的水平与风险管控效能。
测试阶段安全验证场景
为监管部门提供专业的代码审计工具，通过标准化的代码安全检测和合规验证能力，支撑监管部门对金融安全平台，推动行业安全水平提升和专业能力。
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