云脉X安全大模型，实现了基于大模型的白盒漏洞精准检测应用、白盒漏洞快速检测应用、白盒代码修复应用、ASOC漏洞评估方法应用、SCA许可证风险分析应用。
通过基于大语言模型（LLM）的静态应用程序安全测试（SAST）漏洞检测方法，模型和安全校验函数知识图谱的结合，提升了SAST工具的漏洞检测准确性和漏洞检出的有效性。该方案首先利用SAST工具检测漏洞后，使用LLM模型进行提取安全校验函数，判断漏洞上下文中是否存在相关的安全校验函数，并进一步验证这些校验函数是否能够有效防护漏洞。如果没有校验函数或该安全校验函数无法防护漏洞，系统会输出相应的漏洞信息。这种多层次检测能够有效减少误报和漏报。并通过持续安全数据增加和对模型的优化，知识图谱更加丰富后，能够提升后续的检测能力。
基于大语言模型（LLM）的静态应用程序安全测试（SAST）漏洞快速分析方法，能够快速并有效的检测出漏洞结果。该方案通过对源代码进行函数聚类，将其划分为多个函数簇。然后，使用SAST工具对每个函数簇中的任意目标函数片段进行漏洞检测。如果检测到没有漏洞，系统将认定整个函数簇无漏洞；如检测到漏洞，则进一步调用预先训练的LLM模型和SAST工具对该函数簇内的所有函数片段进行深入验证，以最终确认是否存在漏洞。通过结合函数聚类和智能化分析，该方法显著提高了漏洞检测的效率，能够有效降低误报率，适用于大型复杂代码库的安全检测需求，为软件开发中的安全保障提供了有力支持。
基于大模型的白盒代码修复应用，该创新技术基于代码知识图谱和先进的代码修复模型，提供了一种全面自动化的代码修复与测试解决方案。首先，通过构建代码知识图谱，系统能够深入理解目标项目的代码上下文和引用关系，从而高效地识别出潜在的代码问题。该知识图谱不仅涵盖了项目中各个代码实体之间的关系，还能够提供对代码结构和逻辑的全景视图，为后续的修复工作奠定基础。
基于大模型的ASOC漏洞评估方法应用，围绕漏洞有效性识别模型的构建，通过整合多种漏洞检测工具，旨在提升代码漏洞检测的准确性和效率。具体而言，本技术采用交互式应用安全测试、静态应用安全测试、动态应用安全测试、软件组成分析、自动化渗透测试及运行时应用程序自我保护等多种检测方法，获取样本漏洞信息。这些不同类型的工具能覆盖广泛的漏洞场景，确保漏洞检测的全面性。这一方法不仅降低了误报率，还提升了漏洞检测的效率，使企业能够更有效地管理和修复安全漏洞，从而增强整体安全态势。
基于大模型的SCA许可证风险分析应用实现了一种基于大型语言模型（LLM）的软件组成分析（SCA）许可证风险分析方法，旨在提高开源组件的使用安全性和合规性。该方法的核心是构建一个组件许可证知识库，整合来自组件数据集和许可证数据集的信息。通过用户输入的许可证风险提问语句，系统能够从知识库中高效检索出相关信息，并通过预先训练的许可证风险分析对话模型生成应答。这一过程涉及多个关键步骤，包括文本分割、向量化、查询匹配和应答生成。文本分割将组件和许可证数据处理为适合分析的格式，向量化则将文本信息转化为向量表示，使得系统可以通过计算相似度快速匹配相关内容。查询匹配阶段，系统根据输入的风险提问构建问题向量，从知识库中筛选出最相关的文本信息，并将其输入到许可证风险分析对话模型中，以生成准确的应答。
此外，该方案还具备动态优化的能力，通过历史问题数据集和用户反馈，模型能够持续微调以提高分析的准确性。进一步地，系统还可以调用网络搜索引擎，增强信息的来源，为用户提供更全面的许可证风险分析。总体而言，该创新技术在开源软件开发、企业合规管理及安全审计等领域具有广泛的应用潜力，为许可证风险管理提供了高效、精准的解决方案。

1. 精准的上下文理解：基于大语言模型（LLM）的SAST工具能够深入理解代码的上下文，包括变量的定义、使用情况、控制流和程序逻辑。与传统的静态分析工具相比，LLM具备强大的自然语言处理能力，能够识别出代码中的潜在安全问题，减少误报和漏报的发生。上下文敏感的分析使得工具能够对复杂的代码结构进行准确判断，提高了漏洞检测的准确性。
2. 动态优化能力：通过持续的反馈机制，该工具能够根据检测结果实时优化模型和知识图谱。每次漏洞检测后，工具不仅能记录检测结果，还能根据这些结果调整判断规则和参数。这种自我优化能力确保工具始终保持对新威胁的敏感性，及时适应安全环境的变化，从而提升后续的检测能力。
3. 自动化与高效性：基于LLM的SAST工具实现了高度的自动化，显著提高了开发和安全审计的效率。工具能够自动生成漏洞检测报告并提供修复建议，从而减少了手动审核的需求。通过与持续集成/持续部署（CI/CD）流程的无缝集成，该工具能够在代码提交的同时进行安全检测，确保问题在第一时间被识别和修复。这种高效的工作流程大大降低了安全审计的时间成本。
4. 增强的代码质量分析：基于LLM的SAST工具不仅关注安全漏洞的检测，还能促进整体代码质量的提升。通过自动化的安全检查，开发人员在编写代码时会更加关注安全性，从而提高代码的健壮性和可维护性。该工具通过提供最佳实践和安全编程指南，帮助开发人员形成良好的编码习惯，降低代码缺陷的发生率。
5. 集成知识图谱的深度分析：利用安全校验函数知识图谱，基于LLM的SAST工具能够全面分析函数之间的关联关系、使用场景和最佳实践。这一知识图谱能够转化为可操作的信息，帮助开发人员更好地理解安全校验的必要性和应用方法，进一步提升应用程序的安全性。
6. 实时反馈与学习机制：该工具能够在检测到漏洞时，提供实时反馈，甚至根据反馈信息进行模型的优化。这种自我学习机制使得工具在长期使用中不断提高其检测能力，适应不断变化的安全威胁，为开发团队提供持续的安全支持。
7. 用户友好的接口与报告：基于LLM的SAST工具提供友好的用户界面和易于理解的报告，帮助开发人员快速识别和解决问题。通过清晰的漏洞说明、风险评估和修复建议，用户能够直观地理解安全风险及其严重性。
8. 智能化漏洞验证：引入预先训练的LLM模型进行智能化漏洞验证，结合SAST工具的检测结果，系统能够对每个函数簇内的目标函数片段进行深入分析。
9. 降低误报率：通过智能识别和验证，该方法显著降低了误报率，使得开发团队能够更专注于真正的安全问题。这一优势在敏感行业和高安全性要求的场景中尤为重要，能够提升系统的安全性和用户的信任度。
10. 全面覆盖安全检测需求：通过全面的检测能力，确保在代码开发的早期阶段就能发现并修复潜在的安全问题，从而提升软件的整体安全性，满足不同领域的合规性需求。
11. 强大的知识图谱支持：知识图谱提供了丰富的上下文信息，使得LLM模型在漏洞分析时具备更高的智能化水平。这一能力不仅提高了检测准确性，还增强了系统对新出现安全威胁的适应能力。
12. 代码知识图谱构建能力：通过上下文理解和代码引用关系的结合，知识图谱增强了系统在大规模代码库中自动定位问题的能力，具备极高的准确性和可靠性。
13. 自动化问题定位与修复能力：自动化的代码问题定位与修复是该方案的重要技术突破，特别是在处理大规模代码时，可以显著减少手动分析和修复的工作量。
14. 自动化测试与验证能力:自动化测试通过生成专门的测试代码，提升了系统对修复代码的验证能力，使修复后的代码更加可靠，降低了代码缺陷引发的风险。
15. 智能补丁生成能力：自动生成并应用补丁代码，使得系统可以快速响应和处理代码问题，减少人工参与，提高修复速度。

1. 大型企业软件开发：在大型企业中，软件系统通常由多个团队协作开发，代码量庞大且复杂。这种环境下，使用传统的SAST方法往往导致长时间的检测周期和高误报率。基于LLM的SAST漏洞快速分析方法能够通过聚类技术快速识别和分析代码片段，提高检测速度，确保及时发现安全隐患。
2. 敏感行业应用：金融、医疗等行业涉及大量敏感数据，对安全性要求极高。应用此方法可以确保在软件发布前，及时发现并修复潜在的安全漏洞，防止数据泄露或系统被攻击。
3. DevSecOps流程：在DevSecOps环境中，开发和安全测试需要无缝集成。基于LLM的SAST方法能够与CI/CD管道配合，实时进行漏洞检测，确保每次代码提交后都能快速反馈安全问题，提高整体开发效率。
4. 开源项目的安全审计：开源项目通常由社区维护，代码质量参差不齐。通过此方法，开发者可以对开源代码进行快速审核，识别安全风险，提升开源软件的安全性。
5. 软件供应链安全：随着软件供应链的复杂化，供应商提供的第三方组件可能带来安全风险。此方法可以帮助开发者快速分析集成的外部组件，及时发现潜在漏洞，降低供应链攻击的风险。
6.软件开发与维护场景： 提高了代码修复的效率，缩短了开发周期，并在不影响项目进度的情况下，确保代码的稳定性和健壮性，减少人为引入的新问题。
7.自动化漏洞检测与修复：系统能够迅速定位并修复软件中的潜在安全漏洞，减少了人工审计和修复的时间，显著提高了网络系统的整体安全性，降低了因漏洞攻击导致的数据泄露或系统损坏的风险。
8. DevSecOps持续集成与部署场景：该方案能将安全漏洞检测与修复过程自动化集成到CI/CD中，极大地加快了开发到部署的速度，并提高了软件的安全性与合规性，有效降低了上线后因安全漏洞导致的安全事件发生率。
9. 开源项目安全维护场景：在开源项目中，该方案能够大幅提升代码安全性，并降低维护成本，通过自动化修复流程减少了维护人员的工作量和项目漏洞积累的风险。
10. 网络攻击防御与应急响应场景： 在网络攻击或安全事件中，快速修复漏洞是避免系统进一步损失的关键。该方案的自动化漏洞修复能力可显著缩短应急响应时间，确保在攻击发生后迅速解决安全隐患。
11. 合规性检查与审计场景：在一些高度合规性的行业如金融、医疗和政府机构，软件必须符合严格的安全标准和法规。通过该方案，可以自动化地检测代码中是否存在与法规或行业标准不符的安全隐患或漏洞。系统可以根据具体的合规要求，生成修复建议或直接修复代码问题，同时确保修复后的代码经过严格测试，达到法规要求。效果：该方案能够帮助组织在开发过程中及时发现并修复与合规性相关的代码问题，避免因不合规代码而带来的法律和商业风险。