技术分享 | 大语言模型赋能软件测试：开启智能软件安全新时代

在当今数字化时代，软件安全问题的严峻性日益凸显。随着网络攻击手段变得愈发复杂多样，切实保障软件系统的安全性已然成为开发者以及企业所面临的核心挑战。依据国际网络安全机构的相关报告，网络攻击事件的发生频率与复杂程度呈现出逐年递增的态势，这给企业带来了极为巨大的经济损失以及不可忽视的信誉损害。在此背景之下，提升软件安全性无疑成为了各大企业的首要任务。伴随大模型和 AIGC 等技术的持续蓬勃发展，软件安全检测技术正经历着一场前所未有的深刻变革。

大模型等技术概述

大模型是指具备海量参数和复杂结构的深度学习模型，诸如 GPT（Generative Pre-trained Transformer）和 BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）等。这些模型经过大规模数据的训练，拥有强大的自然语言处理和理解能力。其独特的架构使其能够学习并捕捉语言中的深层次语义和上下文信息，从而显著提升生成内容的准确性和逻辑性。

AIGC 是指利用大模型生成高质量内容的技术，涵盖文本、代码等领域。通过精心的训练和优化，大模型不仅能够生成流畅自然的语言，还能在特定的上下文情境中生成符合需求的代码片段。AIGC 技术的应用范围广泛，从内容创作到软件开发，再到数据分析等领域，均展现出了其强大的潜力和价值。

大模型赋能技术变革

在软件安全检测领域，静态应用程序安全测试（SAST）、软件组成分析（SCA）以及模糊测试（Fuzzing）是常用的核心技术，亦是软件开发测试阶段必须开展的关键安全检测环节。随着大模型的引入，这些技术正在迎来深刻的赋能与变革。

1. 静态应用程序安全测试 (SAST)

结合大模型的 SAST 工具能够借助自然语言处理技术，深入剖析代码逻辑。尤其是在处理复杂数据结构或动态生成的代码时，传统工具可能会遗漏潜在的漏洞，而大模型通过学习代码上下文，能够更为精准地识别安全问题。

其实际应用场景包括：

代码逻辑分析：大模型通过对函数调用、控制流等信息进行深度学习，能够智能地识别潜在的逻辑错误和安全隐患。相较于传统方法，这种基于大模型的分析方式更加智能化，能够有效覆盖复杂的场景，提升分析的全面性和准确性。
生成安全报告：当大模型发现漏洞后，可自动生成详尽的代码审查报告，明确指出漏洞所在位置、影响范围，并提供专业的修复建议。例如，针对 SQL 注入风险，模型不仅能够准确识别漏洞，还能提供最佳实践方案以及具体的代码修复示例，助力开发者更高效地完成修复工作。

2. 软件组成分析 (SCA)

SCA 主要聚焦于识别开源组件和第三方库中的安全风险。随着开源软件的广泛应用，不安全的开源组件成为众多漏洞的根源。然而，传统 SCA 工具在及时更新漏洞数据库以及准确识别风险方面常常面临诸多挑战。

基于大模型的 SCA 工具通过深度学习，实现了对第三方库安全的自动化扫描与分析，其优势主要体现在以下几个方面：

实时风险识别：大模型能够结合现有的漏洞数据库和实时数据，对开源组件进行深入学习，自动识别其中的已知漏洞，并精准评估潜在风险，确保安全问题能够及时被发现和处理。
上下文推理：模型可以依据代码的上下文信息，推测尚未被发现的潜在安全风险，例如不安全的 API 调用或不当的配置使用等情况，从而有效弥补传统工具的不足，提升风险识别的全面性和准确性。
许可证合规检查：借助 AIGC 技术，模型能够自动生成关于开源组件的许可证合规建议，确保开发者在使用开源软件时严格遵守相关法律法规，降低因许可证问题带来的法律风险。

3. 模糊测试 (Fuzzing)

大模型的引入为 Fuzzing 技术带来了全新的突破和机遇，具体体现在以下方面：

测试用例生成：通过学习现有的漏洞样本和有效输入路径，大模型能够自动生成更具针对性的测试用例。例如，在网络服务测试中，模型可生成特定格式的请求，高度模拟真实的攻击场景，从而更加精准地发现潜在漏洞，提升测试的有效性。
提高测试效率：大模型驱动的智能化输入生成方式不仅显著加快了测试速度，还大幅提升了测试的全面性和准确性。这使得开发者能够在更短的时间内发现更多的潜在问题，有效缩短软件开发周期，提高软件质量。

通过这些变革，大模型不仅显著提升了 SAST、SCA 和 Fuzzing 的检测效果，还极大地简化了开发者的工作流程，有力推动了软件安全检测技术朝着智能化方向发展。

大模型赋能软件安全实践

云起无垠作为大模型驱动的网络安全智能体引领者，专注于应用大模型全流程赋能与提升研发、测试与运营阶段的智能化安全水平，致力于打造最懂安全的 AI 专家智能体。在大模型等技术兴起之际，云起无垠便积极开启技术研究与创新，并依托软件检测技术和大模型研发设计了代码安全类智能体。

代码安全类智能体作为专注于程序语言和软件开发领域的智能服务，旨在辅助开发者和安全研究者深入理解并有效应对各种安全编程挑战，全面提升代码质量，促进开发和安全团队之间的紧密协作。

图无极AI安全智能体平台-代码安全类智能体

1. 代码安全类智能体核心能力：

代码分析：能够自动扫描代码库，精准识别潜在风险和违反最佳实践的编码模式，涵盖输入验证、错误处理、加密实现等关键安全领域，为代码安全提供全面的检测和分析。
缺陷代码修复：可清晰标明安全问题，并提供针对性的修复建议或自动生成修复代码，极大地加速了问题解决和缺陷修复的过程，提高开发效率。
代码补全与生成：基于代码上下文，智能地提出补全建议或自动生成高质量的代码段，优化开发流程的同时确保符合安全和性能的最佳实践，提升代码的质量和可靠性。
漏洞分析与探索：深入剖析漏洞成因，生成 PoC 和 EXP 代码，用于验证漏洞并展示可能的恶意利用方式，有效减少漏洞验证时间和工作量，增强漏洞修复和防御能力。

2. 代码安全智能体优势：

多语言支持：广泛支持 Java、C/C++、Python、Go、JavaScript 等多种编程语言，适用于 Web、移动应用和嵌入式系统等不同场景的安全分析，具有很强的通用性和适应性。
代码分析与修复：深入分析代码的结构和逻辑，精准识别安全漏洞、代码缺陷以及不良编程习惯，并提供有效的修复建议或自动生成修复代码，显著提高修复效率，保障软件质量。
漏洞分析与探索：能够全面提供漏洞级别、影响范围和利用方式等详细信息，有力辅助漏洞验证、攻击路径探索和防御策略的制定，提升软件的安全性和抗攻击能力。
开放的协作与集成：可轻松集成到 IDE、版本控制系统和 CI/CD 流程中，使安全分析和修复无缝融入开发流程，成为开发流程的有机组成部分，且不会打断开发工作流，实现了开发与安全的高效协同。

软件安全检测与修复的影响

大模型和 AIGC 技术的引入，对软件安全检测与修复的方式产生了深远且积极的影响。

1. 提升检测率和准确性

首先，这些先进技术显著提高了漏洞检测的效率和准确性，使得安全漏洞的发现变得更加高效便捷。例如，结合大模型的 SAST 和 SCA 工具能够在更短的时间内精准识别出潜在漏洞，大幅减少了人工审核的工作量和需求，提高了检测的质量和速度。

2. 自动化与智能化

其次，自动化和智能化的安全检测工具极大地减少了开发者的手动干预，显著提高了开发效率。开发团队可以将更多精力集中于核心开发任务，而将安全检测放心地交由智能工具处理。此外，能够快速响应和修复安全问题，帮助开发团队在保持开发速度的同时，有力确保软件的安全性，实现开发与安全的平衡发展。

3. 促进团队协作

这些技术的深度整合还积极促进了开发和安全团队之间的协作。自动化安全检测使得开发人员能够更加清晰地理解安全风险，在开发初期就充分考虑安全因素，从而有效实现 “安全即代码” 的先进理念。这种紧密协作能够显著降低安全隐患，全面提高软件质量，为用户提供更加安全可靠的软件产品。