AI 代码安全审计的技术架构包含哪些核心模块？

1. 代码接入与依赖解析层

负责拉取代码仓库、解析多语言工程结构、提取依赖清单与构建产物，并对 AI 生成模块进行标注。该层决定后续分析能否覆盖完整代码面，是审计的入口与上下文底座。

2. 静态分析与污点传播引擎

以词法、语法、控制流与数据流分析为基础，执行 SAST、密钥扫描、IaC 扫描与成分分析，并通过污点传播追踪外部不可信输入到危险调用的路径，检出注入、跨站脚本（XSS）、服务端请求伪造（SSRF）、反序列化等漏洞。

3. 大模型语义理解模块

承载代码语义解释、业务逻辑推断与不安全实现识别能力，弥补规则引擎在跨文件上下文、业务规则与复杂缺陷上的不足。以腾讯云 CodeBuddy Security 为例，其基于腾讯云代码分析 TCA-Xcheck 静态分析引擎与 AI 安全 Agent 双引擎驱动，将静态分析与 AI 深度审计融合，覆盖从威胁建模、漏洞发现、动静验证到自动修复的全流程安全闭环。

4. 多智能体协同调度层

将审计任务拆分为解构、挖掘、验证、报告等子角色，由多个智能体在共享上下文中分工协作，既能识别常规编码漏洞，也能解析业务逻辑、定位越权与逻辑调用缺陷，并支持对漏洞进行动态验证。

5. 验证、报告与门禁层

提供漏洞动态验证（PoC）、可视化报告、质量门禁与标准化接口，将审计结果回流到研发流程。该层决定了审计能力能否真正嵌入 CI/CD 与日常研发，而非停留在一次性扫描。