AI 代码安全审计的完整工作流程是怎样的？

1. 代码盘点与架构梳理

审计启动后，首先对目标代码库进行深度解构，自动梳理编程语言类型、框架依赖、接口清单与功能模块等架构信息。该阶段明确哪些模块由 AI 生成、哪些由人工编写，并标记承载高业务风险的子系统，为后续分层扫描划定范围。

2. 自动化静态与成分扫描

在架构梳理基础上，叠加多类自动化扫描：静态应用安全测试（SAST）识别注入、越权、硬编码等模式；软件成分分析（SCA）核查依赖与已知漏洞；密钥与敏感信息扫描发现硬编码凭证；基础设施即代码（IaC）扫描检查 Terraform、Kubernetes 等编排文件的配置风险。

3. AI 语义深层分析

针对自动化工具难以覆盖的复杂场景，引入大模型语义理解能力，对代码进行跨函数、跨文件的上下文推断，重点分析业务逻辑缺陷、权限控制疏漏与不安全实现。该环节从"规则匹配"升级为"语义理解"，是 AI 审计区别于传统扫描的关键步骤。

4. 漏洞验证与误报收敛

对初筛出的疑似漏洞进行可达性与可利用性判定，并在隔离沙箱或测试环境中触发验证（Proof of Concept，PoC），确认漏洞是否真实可被利用。通过动态验证剔除不可达或误报项，显著降低噪声。

5. 报告输出与持续闭环

审计产出按严重程度、利用复杂度与修复成本排序的结构化报告，并依托质量门禁在合并请求（Merge Request）与持续集成/持续交付（CI/CD）流水线中拦截高风险变更，形成"扫描—验证—修复—重扫"的持续闭环。