SAST技术能够在软件编码阶段及时发现并修复软件漏洞和缺陷，在程序编码阶段分析应用程序的源代码或二进制/字节码文件的语法、结构、过程和接口等来发现程序代码存在的安全缺陷和质量缺陷。某种意义上来讲，SAST是真正在研发生命周期早期发现代码缺陷的一种分析技术，是安全左移的第一步，也是降低修复成本的关键一步。
Xmaze AI通过融合前沿LLM技术，提供与代码安全专家能力相当、智能好用的AI开发安全助手。Xmaze AI 不仅能够自动进行全面缺陷检测，还提供详细的修复方案和建议，无论您的项目规模如何，Xmaze AI都能为您提供精准、高效的代码审计服务，帮助您快速提升代码安全治理能力。
一寸光阴一尺金 An Inch of Time is a Foot of Gold
每1000行代码至少产生一个安全缺陷，每一个潜在的高危安全漏洞都可能对企业和组织造成不可估量的损失。
而National Institute of Science and Technology指出，在软件开发工作流程中，检测和修复漏洞的成本会随着时间的推移呈指数级增长，在产品发布阶段修复漏洞所需的成本，是编码阶段的6倍。
AI智能代码修复 AI Intelligent Code Fix
支持通过AI模型提供代码修复内容。AI修复技术通过将用户代码进行模块化分块，并利用先进的向量化技术构建代码的向量索引和用户代码向量库。
基于RAG和LLM编排技术，AI大模型对需要修复的漏洞代码给出修复建议并自动修复。
可大幅提升开发效率，降低人工修复的复杂度。尤其是在面对大规模代码库时，能够迅速定位问题并高效生成修复建议。
通过使用AI代码修复提升的效率数据：减少开发人员修复代码时间至少80%；修复后代码准确度至少可达到90%以上。
AI漏洞验证 AI Vulnerability Verification
支持通过AI模型为用户提供漏洞验证和审计建议。通过收集代码库、历史缺陷数据、误报案例、知识库正确案例等数据，并进行预处理和标注，将代码的控制流和数据流信息构建成知识图谱，将其整合到模型中，使模型达到了代码审计安全专家的能力，其模型可以全面地理解代码上下文以及函数之间调用关系，并给出准确的检测结果及审计原因。
由此能够帮助软件开发团队在代码审计过程中，快速并准确的提供与安全专家能力相当的检测结果及审计原因，特别是在处理大规模代码库时，灵脉SAST的AI智能误报检测功能在代码审计过程中，能够减少安全审计工作者的大量审计工作，从而提高审查效率。
通过使用AI漏洞验证：可减少审计人员审计缺陷时间90%。
无所不至，安全无死角 Scanning Every Corner
强大的AI多模引擎，为您提供360度全面无死角的检测能力：
支持30+开发语言，涵盖主流语言版本和相关特性，兼容语言扩展和方言，并支持多语言混合检测；
7000+典型缺陷检测器，涵盖安全缺陷、质量缺陷、编码规范三大分类，更支持代码级API安全扫描；
内置国内外常用标准集，满足金融、汽车、军工、科研院所等不同行业场景的合规检测需求；
兼容信创，支持容器化高可用部署；
支持各类敏捷集成工具，无缝融入开发团队的工作流程中，由此实现DevSecOps开发模式落地。
快速精准，友好易用 Fast, Accurate, and User-Friendly
基于Al大模型智能聚类分析，各语言误报率不超过15%，漏报率不超过13%；
提供快速检测能力，检测速度可达百万行/小时；
支持过程间污点跟踪分析，提供灵活自定义污点配置；
支持编译检测和不编译检测，不编译检测适用于片段代码等日常快速检测，编译检测适用于高标准的精确检测场景。
SCA 双倍融合，一键供应链安全审查 Integrating SCA , Supply Chain Security Censorship
融合SCA双倍AI驱动引擎进行同步检测，并支持组件漏洞可达性分析，通过评估第三方组件的安全性、审查代码的合规性和最佳实践，帮助确保整个数字供应链的安全性和可信度，提供供应链安全审查并实现供应链安全能力支撑。
联动XSBOM供应链安全情报，结合企业软件SBOM清单，为企业安全管理人员第一时间精准个性化推送漏洞风险、投毒事件、许可证风险、断供风险等安全事件信息，帮助企业和用户及时应对数字供应链安全风险。
流程闭环 Closed-Loop Process
提供缺陷从检测发现到审计关闭的全流程闭环操作：
包括详尽的缺陷介绍、示例代码、修复建议；
支持携带审计、自动审计、结果比对等操作，并对检测结果生成报告，为后续代码优化提供辅助建议。
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