WuKongQL：突破传统静态分析框架，融合QL与大模型的漏洞挖掘平台

软件安全风险愈发复杂，传统静态代码安全检测工具普遍存在规则固化、误报率高、复杂业务逻辑漏洞识别能力弱、缺陷修复指导性不足等痛点，难以适配高复杂度、多语言、快速迭代的现代软件开发场景。为此，融合QL查询语言、SAST静态应用安全检测与人工智能技术的新一代智能源代码漏洞挖掘平台(WuKongQL)应运而生，通过结构化规则定义、精准静态分析与智能AI赋能的深度融合，实现漏洞精准挖掘、误报智能过滤与缺陷自动修复，大幅提升代码安全检测的效率与精准度。

QL查询语言：将代码转化为可查询的数据库

平台基于QL查询语言，一种专为代码分析设计的声明式查询语言。核心思想是“代码即数据，查询即规则”。首先通过代码提取器对目标源代码进行编译、解析与抽象，生成包含抽象语法树(AST)、控制流图(CFG)和数据流路径的结构化语义数据库。这一数据库并非简单的文本索引，而是对代码语义的完整建模，记录了类与函数的层级关系、变量作用域、调用链路以及跨文件的数据依赖。

基于这一语义数据库，安全团队可以使用QL语言编写声明式查询规则来检测特定的漏洞模式。例如，检测SQL注入漏洞的规则可以表述为“追踪所有从用户输入(source)到数据库查询执行(sink)且未经有效净化(sanitizer)的数据流路径”。QL语言面向对象的逻辑编程范式，使得规则编写既具备SQL般的可读性，又能表达复杂的程序分析逻辑。平台内置了500 +成熟QL 查询规则，覆盖50余种CWE漏洞类型，包含反序列化、命令注入、文件上传、文件包含、文件下载、SQL注入、缓冲区溢出等常规漏洞，同时也支持根据业务场景编写自定义规则。

突破传统框架限制：兼容多个检测引擎

l平台突破传统静态分析框架的封闭性限制，采用开放式架构设计，可以与WuKong Java检测工具、CodeQL检测引擎等第三方组件无缝集成。通过标准接口规范与插件化机制，实现检测引擎的灵活扩展与动态组合，通过多引擎协同工作显著提升漏洞检测的准确性和覆盖深度。

AI深度融合：智能误报校验与缺陷修复

平台将AI能力贯穿于漏洞检测的全生命周期，形成“检测-校验-修复”的智能闭环。在误报校验环节，通过结合大语言模型(LLM)及SAST静态分析引擎，构建完整验证和自动修复流程。

lAI验证误报：当面对一段复杂的代码时，AI模型能够辅助判断其是否为真实安全漏洞，并给出详细的分析报告。

lAI智能修复：对于检测到的漏洞，AI 模型会根据漏洞的类型和上下文信息，提供具体的修复方案，如修改相关代码行、引入边界检查、推荐使用安全的库函数替代不安全的函数等。

WuKongQL平台将代码转换为数据，通过将源代码解析为语义数据库并使用类似 SQL 的查询语言(QL)进行查询，能够高效地发现代码中的安全漏洞、质量问题及不良实践。其应用场景广泛，涵盖个人开发、团队协作、企业级安全管控等多个层面，是现代软件研发体系中不可或缺的安全检测与辅助修复的帮手。