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文档简介

LLM与安全风险治理端到端解决校验缺失风险代码页码2.基于LLM的风险代码识别与修复页码页码 页码页码•但木桶理论让“攻守效率”不平等，使用相同的方法无法实现目标1.风险治理时机左移:尽早解决风险2.AIfor安全:“泛化能力”、“检测未知风险”??页码页码•安全风险其实是一个过程而非瞬时状态，暨多层脆弱性构成的因果链路最终左移的核心是解决更深层成因让治理风险更高效页码页码及时且自动的修复风险来降低成本及时且自动的修复风险来降低成本•风险代码是漏洞的必要条件•难以压缩：解决时机前移、确认‘可利用性’和‘危害’难度大2.现有面向漏洞的修复流程成本高昂•页码页码•业务场景定义了安全风险成因与危害，以‘校验缺失’风险代码为例1.从业务代码中识别校验需求•变量结构定义、上下文函数定义•支撑校验的CommonSense/客观关系知识2.理解历史上不同校验需求对应的实现方式•组件、中间件、自定义代码、三方函数页码页码义分析、甚至是简单数据流分析，同时具备多种码从代码语义、注释语义、数据流等多角度信息合理推•LLM的代码生成能力：多种页码页码），RiskyCodeLLM可在语义层面理解业务场景、分析校验需求并补全校验语句页码页码与IfStatement校验语句缺失相关（在漏洞修复MR中新增关键IfStatement）页码）：解“当前的任务/指令为补全校验语句”，以及“在何种代码分布下需要补全校验页码过If判断结果，关键信息应是鉴权函数，），页码在Prompt内丰富上下文信息可缓解幻觉（hallucination）问题页码页码当前函数代码页码•参数量、ContinueTraining以及在CallwithAddtionalContext页码•上传漏洞、SSRF等“校验形式单

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