漏洞自动验证（PoC）机制在 AI 代码安全审计中如何运作？

1. 验证目标生成

系统从已识别的疑似漏洞中提取关键要素：触发入口、所需参数、预期危险效果，并生成对应的验证载荷或请求序列，作为 PoC 的输入。

2. 隔离环境构建

在外部测试环境或内部构建的安全沙箱中部署待测代码副本，确保验证过程不污染生产数据与真实环境，且恶意触发不会外溢。

3. 触发与观测

向目标接口或函数注入验证载荷，观测是否发生预期的危险行为（如命令执行、数据越权读取、异常响应）。观测结果直接决定漏洞是否可被利用。

4. 验证结论回写

将"已验证/未验证/不可达"的结论回写到漏洞记录，并附触发证据与调用路径，供研发人员直接定位与修复，同时作为误报收敛的权威依据。

5. 对误报收敛的价值

PoC 验证将"静态疑似"转化为"动态确认"，是降低误报率的核心环节。它把安全团队的精力从海量待确认告警中解放出来，集中到已证实可利用的高风险项。