AI SAST｜破解传统代码审计痛点，DeepSeek助力开发效率提升

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。

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。

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。