核心能力详解

资料整理2026-10-26

产品白皮书 · 核心能力详解

Section 05

核心能力详解

围绕完整的应用安全生命周期构建 14 项核心能力，覆盖从静态分析到动态验证。

AI-Native SAST：从规则匹配到语义理解

模式	方法	适用场景
AI 扫描	AI 模型直接分析代码	深度审计，发现逻辑漏洞
工具扫描	Semgrep + Gitleaks	快速扫描，规则匹配
混合扫描	工具 + AI 合并去重	生产推荐

SAST 扫描结果详情 — 展示漏洞描述、数据流路径、攻击场景分析与修复建议

扫描发现列表 — 按严重程度分类，支持 AI 对话式分析

Skill 驱动架构：为每个项目定制安全审计

通过 AI 自动生成项目专属的安全审计 Skill。Skill 创建时同步构建代码知识图谱（CRG）+ 业务知识图谱（LLM）+ 历史漏洞 PV 回写，六层参考资料注入 + 88,636 条真实漏洞数据驱动。Skill 随项目持续进化：每次扫描后图谱增量更新 + prior-findings 同步 + SKILL.md 审计路由表自动调整。

步骤	名称	核心动作
1	侦察阶段	识别语言模块、端点-权限矩阵、高风险依赖
2	正则扫描	按语言路由执行审计正则（强制执行）
3	双轨审计	Sink 驱动 + Control 驱动
4	数据流分析	Source → Propagation → Sink 追踪
5	跨文件分析	反向查找调用者，跨服务信任边界检查
6	攻防对抗	构造攻击输入 + 验证已有防护
7	覆盖评估	D1-D10 维度审计完整性检查

D1注入

D2认证

D3授权

D4反序列化

D5文件

D6SSRF

D7加密

D8配置

D9业务逻辑

D10供应链

Skill 管理页面 — 展示已安装的安全审计 Skill 及其类型和分类

渐进式深度分析流水线

L1 — 广度扫描

快速发现

AI 分析 50 个代码片段，输出初步发现 + 漏洞类型分类

L2 — 深度分析

专业验证

每种漏洞类型路由到专属分析器

数据流追踪

路径标注

DataFlowEnricher 标注 Source → Sink 路径

红蓝对抗

误报消除

两轮辩论输出高置信度报告

Python SQL 注入Python 命令注入Java SQL 注入JavaScript XSSJS Open Redirect跨语言 SSRF通用深度分析器

红蓝对抗消除误报 + 防偷懒消除漏报

🛡 红蓝对抗 — 消除误报（降 false positive）

Round 1 — 红队

证明漏洞可被利用：构造攻击路径、分析前置条件、评估影响

Round 2 — 蓝队

证明漏洞不可被利用：寻找已有防御、框架保护、环境限制

VERIFIED
真实漏洞

FALSE_POSITIVE
自动降级

NEEDS_REVIEW
待人工确认

🔍 防偷懒 — 消除漏报（降 false negative）

ScanCoverageTracker	预计算预期审计范围（模块 + 入口点 + 执行流），AI 扫描后比对覆盖率，未覆盖区域强制补充审查
漏洞热点回注	历史漏洞 PV 自动同步到知识图谱，AI 必须回应「此函数历史上出过漏洞」，不可跳过
FP Pattern 注入	同类误报模式自动回注 Skill 审计规则，避免重复误报
图谱可达性验证	AI 报告 Source→Sink，系统沿 CALLS 链验证路径真实存在，检测路径上 Sanitizer 节点

实际项目中将误报率从 40-60% 降至 10-15%，同时通过防偷懒机制将漏报率降低 40%。

代码知识图谱 + 业务知识图谱：双层图谱驱动

Layer 1: Code Graph（确定性）

解析引擎	Tree-sitter AST，23 种语言，纯确定性，无 LLM 幻觉
图存储	SQLite 持久化，WAL 模式，nodes（File/Class/Function/Test/Type）+ edges（CALLS/IMPORTS/INHERITS/TESTED_BY）
增量更新	git diff → SHA-256 → 只重解析变更文件 + 依赖文件，<2s
爆炸半径	BFS 从变更节点沿 CALLS/IMPORTS 边扩散，PR 扫描精准定位受影响代码
执行流追踪	60+ decorator 模式识别入口点 → 调用链追踪 → criticality 5维评分

Layer 2: Business Knowledge Graph（AI 语义理解）

信任边界	LLM 分析认证域、支付域、数据域等业务信任边界
业务流	识别核心业务流程（如下单→支付→发货），标注关键节点安全风险
漏洞 Pattern	历史 PV 自动回写图谱，标注「此函数历史上出过 CWE-287」
安全热点	security_relevant 标志 + SECURITY_KEYWORDS 匹配 + 漏洞热点回注
知识沉淀	每次扫描后增量更新，业务理解随项目迭代持续积累（∞）

6.8x

Token 消耗减少

<2s

增量更新耗时

语言支持

跨文件数据流追踪

数据流路径：[SOURCE]    request.args.get('id')              → app/views/user.py:23
[PROPAGATE] user_id = request.args['id']        → app/views/user.py:24
[PROPAGATE] get_user(user_id)                   → app/services/user.py:15
[SINK]      cursor.execute(f"...WHERE id={uid}") → app/dao/user.py:42
    

SCA 智能降噪 + 依赖链图谱分析

可利用性	公开 PoC？攻击复杂度？
攻击向量	远程 vs 本地？需要认证？
影响类型	RCE > 注入 > 绕过 > SSRF
业务影响	关键路径？直接依赖？
供应链风险	维护状态、Typosquatting

P0立即修复 — RCE + 远程 + 有 Exploit

P1本周修复 — CRITICAL + 远程

P2本月修复 — MEDIUM + 远程

P3可接受 — DoS、本地

实际效果：SCA AI 降噪将需关注漏洞从 200+ 降至 15-30 个，噪音过滤率 80%+。

SCA 漏洞详情 — 展示 AI Priority 分级、AI Risk Assessment 和修复建议

依赖链图谱 + 智能升级推荐

代码级发现

直接从源码 import/require 发现直接+间接依赖，不依赖构建制品

依赖图谱可视化

parent→child 边，P0 🔴 glow 发光 + CVE badge，安全 ✓

AI 修复推荐

升级路径 + breaking change 兼容性分析，最低成本修复方案

智能升级计划

BFS lever/impact 分析，ai_priority P0/P1 优先 + CRITICAL/HIGH fallback

多语言支持

Python / Java / Go / Node.js / Rust — 统一 SBOM 管理视图

供应链安全：0day 响应 & 投毒检测

全局包搜索 — 输入包名 + 版本范围，秒级返回所有受影响项目

Python

.pth 投毒, setup.py

npm

postinstall 恶意脚本

init() 后门

Rust

build.rs 恶意构建

Ruby

extconf.rb 注入

Java

Maven plugin

PHP

Composer scripts

SBOM 全量软件物料清单管理

CycloneDX 1.5 标准，Syft 生成，自动关联 SCA 漏洞，分支感知。

SBOM 详情 — 许可证分布、漏洞严重程度分布、组件清单

DAST 多模式动态验证

模式	说明	场景
Pentest	AI Agent 完整渗透测试	上线前评估
SAST Verify	自动拉取 SAST 漏洞验证	确认可利用性
Custom	自然语言描述测试目标	定向测试
Hunt	特定漏洞类型深度测试	专项排查

安全 Agent

渗透工具

SSE

实时日志

渗透测试实时执行日志 — HITL 模式等待人工指导

渗透测试执行日志 — RCE PoC 验证过程

DAST 发现详情 — 远程命令执行漏洞验证结果与 PoC

SAST→DAST 漏洞验证闭环

最具差异化的能力：静态发现自动注入动态验证流程，实现全链路打通。

SAST → DAST 联动验证

自动入队	SAST 漏洞点自动写入 DAST 验证队列，精准 Fuzz 高置信度路径
虚拟化部署	5路径自动决策（Docker Compose / K8s），AI 处理依赖冲突 + 环境变量
失败自愈	部署失败 AI 自动诊断重试，配置缓存复用，同类项目 <30s
Dockerfile 写回	部署配置写回代码库，部署知识随项目沉淀，二次部署零配置

四模式动态验证

Pentest	多 Agent 协作开放式全量渗透，模拟真实红队攻击
Custom	用户指定目标漏洞专项渗透验证
Verification	第三方报告/Bug Bounty/SRC 复测复现
SAST-DAST	虚拟化部署 + 静态发现自动入队动态验证