【落地有声】第七期 | AI在开发安全中的实战破局与效率革命 - 新鲜讯息

在软件研发领域，开发团队与安全团队的协作关系常被形象比喻：软件开发如同在高速公路疾驰的汽车，而安全则被视为影响车速的“制动系统”；安全团队在漏洞“海洋”中持续排查，开发团队则在繁杂如“天书”的告警与修复建议面前陷入困惑。

这两个比喻深刻揭示了软件开发安全环节中的核心痛点。作为“开发安全+AI”领域的先行者与实践者，默安科技凭借其深耕业务场景的技术运营团队，从客户实际痛点出发，深入剖析问题本质，系统推进AI技术在开发安全中的落地应用，持续跟踪并验证实施效果，助力政企客户将安全能力转化为开发效率的有效助推器。

场景一：
漏洞运营——“大海捞针”式的告警排查

真实困境‌

每当一次黑盒或交互式安全测试（IAST）扫描完成，安全工程师小张的屏幕上会弹出上百个漏洞告警。他需要像侦探一样，逐一追踪每个漏洞的“污点数据流”，判断它是否真的能被利用，这个过程极其耗时，且高度依赖个人经验。长期的实践证明，最终超过70%的告警会被判定为误报，大量精力耗费在无效排查上，真正的高危漏洞反而可能被遗漏。

问题根源‌

传统工具只能提供“可能性”，无法理解代码的动态行为逻辑和完整的攻击链上下文。面对复杂的函数调用和过滤逻辑，人脑难以快速做出精准判断。

AI破局之道：构建“专家级”智能分析能力

自动判识，终结“猜谜游戏”。AI不再是简单地匹配规则，而是像一位资深安全专家一样，深度分析漏洞数据流所经过的每一个方法。它会思考：“这个用户输入经过层层过滤后，最终是否还能触达那个危险函数（如execute）？中间有没有被有效拦截？”通过这种对完整利用链的智能推断，AI能直接告诉小张：“这个告警是误报，因为数据在此处已被安全函数净化”。

“翻译”数据流，降低理解门槛。面对一条横跨数十个类的复杂污点路径，AI会自动生成一份清晰的自然语言报告：“用户从/login接口的username参数传入数据，经过A.class的decode()方法，再经过B.class的filter()方法（但未被有效过滤），最终在C.class的query SQL()方法中触发了SQL注入。”小张无需再逐行反编译代码，一眼就能看懂漏洞根源。

一键复现，验证漏洞不再头疼。对于确认的漏洞，AI会根据漏洞类型和数据流，自动生成可立即执行的验证Payload。小张不再需要手动构造复杂的攻击字符串，只需复制AI提供的Payload，即可在浏览器或测试工具中一键触发漏洞，极大提升了验证效率和准确性。

落地效果

安全团队从“告警搬运工”转变为“威胁分析师”，漏洞排查效率提升，误报率大幅降低，能够快速聚焦于对业务有真实威胁的核心风险。

场景二：
代码安全——“知其然，不知其所以然”的修复困境

真实困境‌

开发工程师小王收到了SAST工具发来的漏洞报告：[高危] SQL注入漏洞-UserController.java:152。报告只告诉他这里有问题，但给出的修复建议只是泛泛的“请使用参数化查询”，他需要自己定位到具体代码行，理解漏洞成因，并确保修复方案不会破坏现有业务逻辑，而这个过程可能比他写新功能还要耗时。

问题根源‌

传统SAST工具缺乏对代码语义和业务上下文的理解，无法提供具体、可操作的修复指导。

AI破局之道：让SAST具备“代码导师”的能力

精准定位，过滤“噪音”。AI在扫描时，不仅看数据流，还会结合代码属性图（CPG）和上下文，判断一个潜在的漏洞是否在真实环境中会被触发。它会直接帮小王过滤掉那些在“死代码”（在真实环境中不会被触发）里或已被其他安全机制保护的误报，让他只关注真实存在的风险。

代码级修复方案，拿来即用。对于真实的SQL注入漏洞，AI不再只是给出泛泛的建议。它会直接分析UserController.java:152行的代码上下文，然后提供一行或多行具体的、可替换的修复代码。

例如，原代码：

String sql = "SELECT * FROM users WHERE id = " + userId;

AI提供的修复建议：

String sql = "SELECT * FROM users WHERE id = ?";

PreparedStatement stmt = connection.prepareStatement(sql);

stmt.setString(1, userId);

AI甚至会说明：“建议使用Prepared Statement进行参数化查询，以避免恶意输入改变SQL语义。”

落地效果

开发人员修复安全漏洞的成本降低，修复过程从“猜谜和试错”变为“清晰的代码优化”，安全左移真正落地，开发与安全的协作更加顺畅。

场景三：
供应链安全——“草木皆兵”下的修复优先级混乱

真实困境‌

运维负责人李姐每周都会收到SCA工具发出的几十个开源组件漏洞报告。她面临一个难题：先修哪个？一个像Log4j这样的重磅漏洞需要立刻处理，但更多时候，她无法判断一个不常用工具库中的高危漏洞，是否真的被她的业务代码调用了。盲目升级组件有时甚至会引入兼容性问题，导致服务崩溃。

问题根源‌

传统SCA只能告知“组件有漏洞”，但无法分析“漏洞对我的业务是否有影响”。

AI破局之道：为SCA装上“业务洞察之眼”

智能影响分析，指明修复方向。例如，当AI检测到一个commons-text组件存在漏洞时，它会自动分析项目的全部调用链，判断这个有漏洞的encode方法是否被核心业务模块（如支付流程）所调用。如果分析结果显示“该漏洞函数在项目中未被实际使用”，AI会建议“可暂缓修复”；反之，如果发现组件被核心功能调用，则会标记为“紧急”，并给出科学依据。

一键修复，自动化升级。对于确实需修复的Maven项目，AI不仅提供手动修改pom.xml的步骤，更支持一键式自动升级。AI会智能选择兼容的、安全的组件版本，并直接帮助李姐完成pom.xml文件的修改，避免了手动操作可能出现的版本号错误问题。

落地效果

安全团队能够精准定位供应链中真正有影响的关键风险，不仅使修复资源得到最优配置、修复效率大幅提升，同时避免因盲目修复导致的系统不稳定风险。

默安科技的开发安全技术运营团队深刻认识到，AI的落地，不是炫技，而是实实在在地将安全专家从重复、低效的劳动中解放出来，将开发人员从晦涩、痛苦的理解过程中拯救出来。AI让安全工具从一个只会“报告问题”的冰冷机器，进化成为一个能“分析问题”、“解释问题”甚至“协助解决问题”的智能伙伴。这正是AI赋能开发安全，实现“落地有声”的真正含义。

默安科技雳鉴开发安全系列产品通过深度整合AI大模型技术，实现智能化的安全分析与修复方案，显著提升产品的用户体验，构建更加精准与智能的开发安全防护体系，目前已经在能源、金融、交通、电商等多个行业中应用并获得认可。随着不断的技术迭代与实践积累，默安科技将在开软件发安全领域持续深化AI大模型应用，为政企客户提供更加有效的开发安全保障，助力实现降本增效与高质量发展。