AI代码助手插件链安全审计新范式研究 随着AI代码助手（如Cursor、GitHub Copilot）的广泛应用，其插件链机制引入新的安全风险。本文提出针对AI助手插件链的安全审计新范式，重点解决传统方法难以应对的动态代码生成、上下文依赖等挑战。研究提出交互式审计、语义化分析、数据流追踪等方法，建立权限图谱以可视化风险点，并开发专用扫描工具和模糊测试技术。通过案例展示了恶意插件链的潜在攻击路径，强