全民“AI Coding”时代极大提升了独立开发者和 OPC（One Person Company）的产出，却也埋下了致命的安全隐患。近期 Claude Mythos 展现出自主挖掘数千个 0-day 漏洞的能力，标志着 AI 已从单纯的“看懂代码”正式跨入“深挖复杂漏洞”的新阶段。但对普通开发者而言，真正的危机在于极度失衡的攻防成本。当 AI 大幅降低攻击门槛，顶级防御却被大厂垄断时，势单力薄的他们只能直面研发中最真实的“灵魂拷问”：“拿来主义”的隐患： 准备引入的开源项目或第三方组件真的干净吗？是否潜伏着恶意后门？“AI 代工”的盲盒： AI 极速生成的代码，是否悄悄埋下了 SQL 注入、逻辑越权等安全地雷？“带病裸奔”的焦虑： 线上承载流量的项目，是否藏着未知漏洞，随时可能引发致命的数据泄露？“账单刺客”的威胁：接口防护疏漏会不会导致 API 被恶意刷量？服务器会不会被植入木马挖矿，带来破产级的天价云账单？“修复泥潭”的无力：就算查出风险，没有专业背景的自己到底该改哪行代码，才能既堵漏洞又不搞崩业务？归根结底，AI 时代的安全不应是大厂的专属武器。如何获取平民化的防御工具，在日常开发中低成本实现“边写边防”，才是普通开发者当下最迫切的生存挑战。
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01
个人开发者和白帽子头疼的是：工具太重、成本太高，还不一定真有用
这几年，代码安全工具确实在进步。规则匹配、语义分析、AI 加持，技术进化有目共睹。
但一落到个人开发和白帽子挖洞的真实场景，问题就来了：
● 个人项目上线快、迭代快，很多风险靠人工自查很难及时发现
● 真正危险的问题，往往藏在业务逻辑、调用链和权限关系里，不是简单扫一遍就能看出来
● 对白帽子来说，手工分析成本高，时间和算力都有限，很多线索难以继续深挖
用户真正需要的是：一个能帮助个人开发者和白帽子高效处理真实风险的代码安全工具，只会读代码的 AI 还远远不够。
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02
MonkeyScan解决的：高风险可视、可查、可闭环
MonkeyScan 是长亭科技新推出的 AI 源码漏洞扫描产品。
思路瞄准真实需求：贴合实际研发流程，帮用户更快、更准地找到真正值得关注的风险，把前因后果说清楚，让结果能直接进入处理流程。
No.01 先把代码看清楚
面对一个真实代码仓库，“看”不是问题，最难的是“看懂”。
MonkeyScan 先整体理解代码仓库：用了什么技术栈、有哪些关键入口、核心业务逻辑在哪里、哪些地方风险比较高。然后结合静态分析能力建立基线，把真正值得关注的"热点区域"先收敛出来。
先尽量缩小问题空间，不把海量结果甩给用户。
No.02 再把业务逻辑看深一些
很多高价值风险，并不藏在某一行明显"写错了"的代码里。更多的藏在跨文件、跨模块、跨调用链的业务逻辑里。
例如，输入的数据，经过几层传递、几个函数调用，最后拼接成了一条 SQL 语句——这条链路上，任何一个环节处理不当，都可能埋下隐患。
MonkeyScan 在静态分析基线之上，引入 AI 语义推理能力，追踪真实执行路径中的业务数据怎么流转、权限怎么判断、逻辑怎么分支，从而看见传统规则看不到的复杂风险。
把风险分析清楚，不是简单地“扫到问题”。
No.03 交出一份能直接用的报告
扫描结束，MonkeyScan给出的是一份结构清晰的结果：
● 哪些问题最值得关注
● 问题出在哪里、为什么会出问题
● 影响范围多大、怎么修复
MonkeyScan让代码安全更聚焦、更深入、更实用，研发团队的时间和精力，可以花在更重要的事情上。
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03
产品怎么用？三步搞定
1. 上传代码：支持 ZIP 包上传，也支持直接连接 GitHub 仓库
2. 等待扫描：系统自动进行代码分析/扫描系统自动分析
3. 查看报告：风险详情、修复建议，一目了然
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04
MonkeyScan 正式开放注册
MonkeyScan已结束内测，现在正式开放注册、无需邀请码，面向独立开发者、个人开发者和白帽子开放使用，为缺少高效代码安全工具、又受限于时间和算力的用户带来更轻量的选择。
如果你是独立开发者，想在项目上线前后多一道保险，减少数据泄露和被攻击的风险。
如果你是白帽子，想更高效地筛出真正值得深挖的问题，缓解时间和算力压力。
快来体验 MonkeyScan！
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