“过去，代码审计靠人；现在，代码审计靠人 + 模型。”

---

一、背景：当代码行数超越人脑记忆极限

随着软件复杂度的指数级增长，一行行看似平凡的代码，可能隐藏着：

• 一个后门；
• 一次未验证的输入；
• 一段被遗忘的调试接口；
• 或一次灾难性的逻辑绕过。

传统的代码审计方式依赖资深安全工程师的经验。
但面对动辄上千万行的代码、上百个微服务、成千上万个开源组件，人工审计早已不堪重负。

于是——大模型（LLM）成为代码审计的新范式。

---

二、传统审计的痛点

审计环节	传统方法	存在问题
规则检测	静态规则匹配（如正则 / AST）	无法理解业务逻辑，误报率高
缺陷分析	人工追踪调用链	跨文件复杂度高，耗时长
修复建议	人工撰写	依赖个人经验，不统一
报告输出	模板化文档	缺乏上下文解释，缺陷“为什么”难回答

这种方式下，代码审计像一场“盲人摸象”——看得多，但理解少。

---

三、大模型介入：让理解成为核心

大模型的价值不在于“替代检测”，而在于赋能理解。
库博将 LLM 与静态分析深度融合，构建了智能审计引擎，形成以下闭环：

---

四、技术实现：SAST + LLM 的协同架构

🔍 1. 静态分析层（SAST）

• 负责精确定位缺陷源头：如 SQL 注入、XSS、未检查返回值等。
• 输出结构化结果：文件路径 + 行号 + 函数名 + 缺陷类型 + 数据流路径

🧠 2. 语义理解层（LLM）

• 通过模型理解代码意图（Intent）与安全上下文。

• 对数据流、控制流、异常逻辑进行自然语言解释。

• 对潜在问题进行“逻辑推理式审计”：

  “这个函数接收外部输入，但未经过白名单验证，且数据进入 SQL 语句，存在注入风险。”

大模型 × 代码审计：让机器成为最懂代码的安全专家

🔄 3. 智能研判层

• 自动分类：漏洞、风险、建议、误报。
• 自动生成修复方案（附示例代码）。
• 自动对比历史扫描结果 → 提示“新增 / 复现 / 已修复”缺陷。

🧾 4. 报告生成层

• 输出自然语言报告，包含：

  • 缺陷背景解释
  • 风险原理推理
  • 修复参考实现
  • 影响函数链可视化

---

五、模型如何让“误报”消失

传统工具的最大问题之一，就是误报。
比如：

String sql = "SELECT * FROM user WHERE id=" + id;
execute(sql); // 静态工具：SQL注入！

但实际上，id 可能经过严格白名单校验。

大模型的作用就是——读懂逻辑。
它能自动反向追踪 id 的赋值与来源，判断是否存在：

• 外部输入；
• 校验逻辑；
• 条件分支保护。

于是，它能像人一样推断：

“此处为拼接语句，但变量来源经过 validateId() 函数安全校验，风险等级降低为低。”

---

六、实战示例：LLM 让漏洞解释“开口说话”

示例检测结果：

漏洞类型：命令注入
文件路径：src/main/java/com/demo/controller/ShellController.java
函数：runCommand(String cmd)

传统报告输出：

存在命令注入风险，请检查输入合法性。

大模型审计输出：

该函数接收用户输入 cmd，并直接传入 Runtime.getRuntime().exec(cmd) 执行系统命令。
未做任何过滤或白名单校验。攻击者可通过构造恶意输入（如 cmd=ls;rm -rf /）执行任意命令。
建议：

1. 使用固定命令白名单；
2. 使用 ProcessBuilder 并避免拼接字符串；
3. 对输入参数执行严格转义。

**一句话总结：**大模型让报告不仅指出“问题在哪”，还解释“为什么有问题”。

---

七、知识进化：模型越用越聪明

每次人工审计员标记误报、添加修复建议、调整漏洞等级，系统都会：

• 提取上下文特征；
• 训练轻量模型；
• 更新“企业私有审计知识库”。

📚 这样，大模型不仅懂代码，还开始“懂企业”：

“这家银行允许自签 HTTPS 证书；那家航空厂商禁止 JNI 调用。”

审计从此告别“一刀切”，进入行业自适应智能分析时代。

---

八、从工具到审计伙伴

传统 SAST 是“检测器”，
LLM + SAST 是“合伙人”。

维度	传统 SAST	LLM × SAST 智能审计
检测方式	规则匹配	上下文理解 + 规则推理
误报控制	人工筛查	模型自学习
报告质量	模板输出	动态解释 + 修复建议
审计效率	人驱动	模型辅助审计
知识复用	静态规则库	动态企业知识库

---