AI 代码审计

面向系统上线、版本迭代、外部交付和研发安全治理等场景,提供 AI 代码审计服务。通过 AI 辅助分析与专业服务相结合,帮助团队梳理代码安全风险、聚焦需要优先关注的问题,并形成便于沟通和推进整改的审计结果。

AI 辅助代码安全审计

AI 代码审计围绕企业代码资产和项目实际情况展开。AI 负责提升风险发现的效率和覆盖面,安全专家结合业务上下文进行验证和优先级梳理,帮助客户获得既全面又聚焦的安全发现,以及便于推进整改的依据。

# 01

AI 辅助分析与线索发现

借助AI的代码理解能力,对代码和项目资料进行快速分析,归集那些值得进一步关注的安全风险线索,减少人工逐行审查的重复工作。

# 02

安全专家研判与验证

安全专家结合系统用途、业务场景和部署环境,对AI发现的重点线索进行验证和风险判断,剔除无效信息,聚焦真实、可利用的安全问题。

# 03

整改协同与闭环

将审计发现整理为便于理解和推进的形式,为研发、安全和项目团队提供整改参考与支持,帮助团队高效完成修复工作。

覆盖研发与交付主要阶段的审计服务

根据不同项目阶段的特点,明确审计重心,帮助团队将代码安全管理纳入上线、迭代、验收和持续改进过程。

# 01

版本迭代安全复查

针对重要版本和功能变更,关注新增代码及影响范围,帮助研发团队及时了解变更可能带来的安全风险,支持持续改进。

#影响分析

#持续安全改进

#增量风险识别

# 02

供应链代码审计

针对外包、外采及多方协作交付的代码,开展安全审查,排查后门、恶意代码与不安全依赖,为客户接收及维护提供决策依据。

#供应链安全

#交付审计

#接收前审查

# 03

研发安全治理

结合多项目、多团队的情况,梳理共性风险和可改进的方向,支持形成更一致的代码安全管理要求和开发规范。

#共性缺陷梳理

#多项目治理广泛

从需求到沟通的标准化审计流程

围绕“明确需求、准备资料、AI分析、专家验证、报告与沟通”组织服务,确保审计输出与业务场景和管理要求相匹配。

需求确认

明确项目背景、审计目标、代码范围、时间安排和沟通方式。

资料准备

汇总代码、架构说明、版本信息及必要的项目资料,建立审计分析基础。

AI 辅助分析

借助AI对代码进行快速扫描和关联分析,梳理需要进一步关注的风险线索。

专家验证

安全专家结合业务背景对重点事项进行验证、归类等,确保审计结果聚焦且准确。

报告与沟通

输出审计结果和整改建议,与研发、安全及项目团队围绕重点问题进行沟通,推动落地。

交付可用于整改与决策的审计成果

审计结果围绕范围、风险、优先级和整改方向进行组织,帮助安全、研发、项目负责人和管理团队形成一致认识并推动处理。

典型交付物

围绕审计范围和发现,梳理形成包含风险清单、分级说明及整改建议的审计报告,帮助各方对齐认知,明确后续事项。

#01

提高审计效率与覆盖面

借助AI快速处理大量代码,让安全团队更快建立整体认识,将精力聚焦于关键风险。

#02

明确风险关注顺序

结合业务影响对发现的问题进行分类和排序,帮助团队合理安排处理优先级。

#03

支撑关键决策

为版本发布、项目评审和外部交付验收提供结构化的安全参考,降低决策风险。

#04

促进长期安全改进

从审计中归纳共性问题,为后续研发安全管理和能力提升提供方向与依据。

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