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AI代码审计：传统SAST还能走多远？
最近听说，某些安全公司的代码审计团队被毕业了。
原因很直接：项目减少，客户也开始用AI工具做代码安全检测，效率比人工高3倍，成本只有原来的1/10。
这不是偶然事件，之前的文章也说过（详情请访问代码审计要翻天，网络安全的风向变了），在看不见的地方，AI正逐渐改变游戏规则。
可能是第一个被AI革了命的安全工具
Fortify、Checkmarx、Veracode，这些曾经的代码审计霸主，如今正在经历史上最严重的增长危机。
为什么呢？因为AI做代码审计有三个传统SAST无法比拟的优势：
传统SAST工具本质上是规则引擎，通过预定义的模式匹配来发现漏洞，遇到复杂的业务逻辑或者新的攻击手法，就抓瞎了。
AI不一样，它真正理解代码的语义和逻辑关系。
优势一：AI能理解语义
举个例子：
String sql = "SELECT * FROM users WHERE id = " + userId;
if (isAdmin(user)) {
sql += " AND role = 'admin'";
}
传统SAST看到字符串拼接，会报SQL注入，但AI能理解上下文，理解userId是如何传递的，知道这段代码被调用的上下文，知道用户是admin，这段代码实际上是安全的。
优势二：误报率低很多
传统SAST的误报率高达60-80%，一个中等规模的项目，扫描出来几百个问题，真正有价值的可能只有十几个。
AI的误报率可以控制在20%以下，原因还是是AI能结合代码的上下文和业务逻辑，做出更准确的判断。
优势三：更清晰地解释漏洞原理，并给出可修复方案
传统SAST只能告诉你哪里有问题，不能准确告诉你为什么有问题，更不能告诉你怎么用代码去修复。
AI不仅能发现漏洞，还能和SAST一样解释漏洞的成因和危害，更重要的是：
-
提供具体的修复代码 -
给出安全编码建议，甚至直接修复代码
这就是为什么越来看好未来的趋势是，用户和开发者开始放弃传统SAST，转向AI工具。
现实案例：AI如何碾压传统工具
最近我接触了一个真实案例，非常能说明问题。之前的文章也说过，详情请访问代码审计要翻天，网络安全的风向变了
某大型互联网公司的安全团队，做了验证性的对比测试：
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传统SAST工具：某XX SCA产品 -
AI工具：基于GPT-4/Claude 3.5自研平台 -
测试对象：一个包含50万行代码的Java项目
结果对比：
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更关键的是：
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某XX SCA产品需要安全专家花2天时间分析结果 -
AI平台直接给出修复建议，开发者30分钟就能理解并修复
这个案例虽不具备普遍性，但仍能说明一些问题：AI不仅更准确，还更高效。
企业未来的策略选择
对于企业来说，也面临着选择：
策略一：完全依赖AI工具
适合：中小企业，安全预算有限，对安全要求不是特别高。
风险：AI工具还不够成熟，可能遗漏重要漏洞。
策略二：AI+人工混合模式
适合：大多数企业，用AI做初步筛选，人工做深度分析和复杂场景处理。
优势：效率和准确性的平衡。
策略三：自研AI安全平台
适合：大型互联网公司，有足够的技术实力和数据积累。
优势：可以针对自己的业务场景做深度优化。
未来3~5年的预测
基于目前的技术发展趋势，做几个不算靠谱的预测：
2025~2026年：
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先锋企业开始使用AI辅助代码审计 -
AI安全工程师成为热门岗位
2027~2028年：
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AI代码审计工具的准确率超过90% -
纯人工代码审计的需求下降70% -
出现端到端的AI代码安全平台
2029年：
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AI成为代码安全的主流工具 -
人工审计主要处理复杂的业务逻辑和新型攻击 -
传统SAST市场基本消失
历史总是惊人的相似。
那些早期拥抱新技术的人，最终成为了行业的引领者。那些固守传统的人，最终被时代抛弃。
不要等到AI完全成熟才开始学习，那时候已经太晚了。
从现在就开始：
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了解AI代码审计的原理和工具 -
在项目中尝试使用AI辅助审计 -
思考如何将AI能力融入到自己的工作中
代码审计的AI革命已经开始，你准备好了吗？
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原文始发于微信公众号（BurpSuite实战教程）：AI代码审计：传统SAST还能走多远？
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