AI 代码安全审计与传统代码审计有什么本质区别？

1. 审计对象从"代码"扩展到"AI 编码全过程"

传统代码审计以"已写好的代码"为对象，假设代码由人带着意图编写；AI 代码安全审计将范围前移到提示词输入、AI 生成、代码入库、Agent 执行与最终交付的全过程，审计的是"AI 如何产出代码"这一链路。

2. 检测范式从规则匹配到语义理解

传统审计主要依赖规则匹配与模式扫描；AI 审计引入大模型语义理解、多智能体协同与污点传播分析，能够推断代码意图与业务逻辑，处理规则难以刻画的问题。

3. 风险图谱新增 AI 特有风险

除传统漏洞外，AI 审计必须应对幻觉依赖包、提示词注入诱导生成的恶意代码、上下文污染导致安全策略失效等新型风险，这些是传统审计范式未涵盖的。

4. 人机协同关系的重新定义

传统审计中人工是主要把关者；AI 审计下机器前置完成规模化扫描与验证，人工聚焦于高复杂度业务逻辑与关键变更复核，二者分工被重新组织。

5. 对持续性与自动化程度的更高要求

AI 编程以机器速度批量产出代码，要求审计同样以自动化、持续化方式运行于流水线中，而非依赖周期性的人工评审，对工程化集成提出更高标准。