大模型应用实践（一）：AI助力Code Review安全漏洞发现
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内容提要
大模型技术为代码安全领域带来了新机遇。腾讯啄木鸟团队通过实践，利用大模型提升漏洞检测能力，日均发现300多个安全风险。与传统静态分析方法相比，大模型在理解代码功能和上下文方面显著提高了检测准确率。未来将继续探索其在安全领域的应用。
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关键要点
- 大模型技术为代码安全领域带来了新机遇。
- 腾讯啄木鸟团队利用大模型提升漏洞检测能力，日均发现300多个安全风险。
- 大模型在理解代码功能和上下文方面显著提高了检测准确率。
- 代码漏洞是黑客窃取数据的主要途径，及时识别和修复至关重要。
- 代码评审（CR）是保证代码质量的重要手段，能够提前发现并修复漏洞。
- 传统静态分析方法在代码漏洞检测中存在效率低下的问题。
- 大模型的代码理解能力为代码漏洞检测提供了新的契机。
- 利用大模型的上下文理解能力可以提高漏洞检测的准确性。
- 通过思维链（CoT）提升大模型的漏洞检测推理能力。
- 结合大模型与传统规则可以减少误报情况。
- 大模型输出结构化结果有助于提高反馈的准确性。
- 经过多轮优化，漏洞检出准确率提升69%，日均发现300+个代码安全风险。
- 总结了传统静态分析方法的弊端及基于大模型的解决方案。
- 未来将继续探索大模型在安全领域的应用，解决长上下文失焦和幻觉问题。
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