静态代码检测工具如何借助人工智能提高检测能力

人工智能的发展为代码编写及代码安全注入新的力量，越来越多的工具开始运用人工智能技术来提高代码编写速度及代码安全性。

利用人工智能辅助编写代码的工具，如‌GitHub Copilot、‌Cursor等通过代码补全、代码片段生成等功能，极大提高了代码编写速度，而将人工智能应用到代码检测工具中，不但能弥补传统SAST工具检测速度慢、误报多、修复建议笼统的问题，而且能够理解代码意图，推荐最佳编码实践，预测潜在的安全漏洞。

人工智能在静态代码检测工具中发挥了重要作用，主要体现在以下几个方面：

自动化特征提取：代码中的缺陷和漏洞通常不是简单的规则或模式可以准确匹配的，人工智能技术可以帮助自动提取代码中的特征，从而更好地捕捉到潜在的问题。例如，使用卷积神经网络(CNN)对代码的AST(抽象语法树)进行分析，可以提取特定的结构和模式。

强化学习：静态代码检测工具通常需要大量的训练数据和规则才能识别和分类不同类型的问题。人工智能中的强化学习技术可以帮助工具自动学习和优化检测规则，并适应不断变化的代码环境。通过反复的试错和优化，工具可以逐步提高检测的准确性和效果。

集成式分析：人工智能可以使静态代码检测工具更好地与其他工具和系统集成，提供更全面的代码分析。例如，将静态代码检测工具与代码审查工具、版本控制系统等进行集成，可以实现更准确的问题定位和修复建议。

增强的准确性和稳定性：人工智能技术可以帮助静态代码检测工具从海量的代码中准确地识别出潜在的问题，并排除误报的可能性。通过不断优化算法和模型，工具可以提高检测的准确性和稳定性，减少漏报和误报的情况。

中科天齐软件源代码安全缺陷检测平台是一款自主可控的国产化静态代码安全智能测试软件，采用自主专利技术的程序分析引擎，多种创新性的静态分析技术，结合深度学习和人工智能等多种方法，在检测精度、速度、深度、误报率等方面有很大的提升：

深度指针分析技术：针对性地研究了软件安全测试中的关键难点问题——如何通过深度分析方法准确分析指针别名关系，并取得了突破性的进展。

智能筛查误报技术：结合人工智能和机器学习的方法来进一步指导代码分析和验证分析结果。

高效程序切片技术：通过先进的程序切片技术来进一步提高测试效率，大大提升测试速度。

跨文件、跨函数上下文敏感分析技术：采用跨文件、跨函数上下文敏感分析技术，能够发现复杂漏洞触发路径。通过构建控制流图、函数调用图以及函数摘要信息等进行综合分析，发现深度缺陷。

动静态结合分析技术：结合分布式系统运行时日志信息来指导安全测试，可以有效检测到云计算分布式系统中大量未知错误。

可应用于软件生命周期的各个阶段，包括：开发人员编码阶段、代码集成阶段、系统发布阶段和系统上线之后。兼容麒麟、鲲鹏等多种国产化环境，支持C、C++、C#、JAVA、Python、PHP、JSP、JavaScript、HTML、Go、XML 等主流程序开发语言。支持的标准包括不限于：国家推荐标准 GB/T 34943、 GB/T 34944，国军标 GJB 8114-2013、5369，行业标准 SJT 11682、SJT 11683，国际规范CWE Top25、OWASP Top10，可根据需求进行定制化处理。