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通用大模型AI凭借其高效的算法和强大的推理能力，已在多个领域展现出了卓越的上下文理解和代码生成能力。随着 DeepSeek 的横空出世，其卓越的表现为软件安全行业带来了前所未有的关注和机遇。
近日，软安静兮SAST（静态代码扫描工具）结合AI大模型，上线新功能：软安静兮AI+。通过接入DeepSeek等通用大模型，将缺陷真实性智能判断和智能修复建议融入到缺陷审计的功能中，极大程度提升了企业代码审计的效率和准确性。
传统代码审计的痛点
静态应用安全测试（SAST）作为一种重要的代码安全审计方法，被广泛应用于产品的开发和维护过程中。在传统代码审计的应用场景中，企业在处理静态分析工具扫描出的代码质量缺陷和安全漏洞时，投入了大量人力和时间来解决两个问题：
1. 如何判断问题是否需要修复？
所有静态分析工具都存在一定比例的误报，误报越高，企业投入在代码审计上的时间和人力成本就越高。开发人员需要结合代码上下文，以及工具给出的缺陷产生的相关过程信息，做出准确的判断。
2. 如何快速有效地修复代码？
即便检测出问题，如何快速有效地修复仍然是一个大难题。修复已有代码的缺陷，需要开发人员具备一定的缺陷修复经验，以及对代码本身逻辑的了解，通常只能交给有经验的工程师来完成，因此代码修复消耗的时间成本，在整个代码审计的周期中始终占据着很高的比例。
软安静兮AI+
新一代智能代码分析工具
通过接入企业已有的 DeepSeek或千问等通用大模型，软安静兮AI+ 使得代码审计工具在传统功能基础上提升效率，帮助开发团队在更短的时间内完成更加精确的代码审计。
软安静兮AI+案例演示
以软安静兮在实际代码中报出的"检查空指针前已解引用"缺陷为例：
开发人员只需通过 “智能修复建议” 按钮，立即召唤 AI 助手进行分析。
可以看到，AI智能助手判断该缺陷真实存在，并通过其强大的思维链功能，给出了具体的原因分析，快速帮助开发人员确认问题。
当AI智能助手确认了缺陷真实存在后，会根据相关代码上下文，迅速给出修复思路，并展示修复前后代码对比，帮助开发人员理解并高效完成修复工作。
软安静兮AI+演示视频
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