①大模型应用:项目依托于自主研发的基于大模型的“云起AI 安全大脑”，能处理和分析海量的安全数据，更准确地识别和预测软件安全威胁。
②智能模糊测试:平台采用智能模糊测试技术，能自动化地生成和测试大量潜在的软件安全漏洞，极大提高安全测试的能力。
③代码分析与生成:利用 ATGC技术，平台能自动分析代码中的安全洞，并生成更加安全的代码建议。
④漏洞威胁情报:实时收集和分析全球范围内的网络安全情报，提供最新的漏洞信息和威胁预警，帮助目标群体及时应对。

①提升软件安全防护的智能化水平:通过AT技术的应用，提高安全防护的自动化和智能化程
度。
②)增强软件安全威胁的预测能力:利用大数据分析和深度学习技术，提前预测和识别潜在的安全威胁。
③降低软件安全风险的管理成本:通过自动化的安全检测和修复，降低企业在安全管理上的成本和资源投入。
④促进网络安全的整体进步:企业级大模型系统设计的全方位解决方案，形成安全闭环。

应用实践一：开发安全场景
传统的安全检测方法对人员要求较高，需要熟练使用多种安全工具、掌握全面的安全风险知识和丰富的缺陷处置经验，然而，这些方法操作繁琐、效率低下，且依赖个体技能。代码安全智能体通过高效精准的智能闭环，实现多工具的统一接入与调度，提升检测的准确度和效率。它具备误报漏报智能收敛功能，结合静态引擎和工控经验，减少误报和漏报，并支持缺陷的统一分析与智能修复，提供完整的修复方案。代码安全智能体有效解决了传统方法的不足，为代码安全提供了更智能的解决方案。
应用实践二：攻防渗透场景
目前，攻防渗透的痛点在于情报数据处理量大，分析复杂度高，且需要熟练掌握多种工具和技术。初级安服工程师在应对这些挑战时，往往因为经验不足和技能有限，无法达到预期效果。攻防渗透智能体通过智能化技术，可以高效处理情报数据、进行精确分析，并辅助进行渗透测试，从而替代初级安服工程师，提高整体效率和检测准确度。这使得攻防渗透智能体成为提升安全检测能力和应对复杂威胁的关键解决方案。
应用实践三：知识检索场景
客户在日常知识检索中面临数据来源多且更新不及时、情报分析复杂、漏洞资产排查效率低、难以追踪安全资讯和技术动态等痛点。基于此，云起无垠推出了漏洞情报智能体和安全瞭望智能体。漏洞情报智能体通过自动化数据采集，覆盖多个漏洞披露源，利用Text-to-SQL技术进行自然语言分析，并对接业务资产库，实现漏洞自主清查、验证和通告。安全瞭望智能体聚焦安全新闻、技术动态、监管要求和学术前沿，帮助客户快速获取最新的安全资讯和技术发展动态。通过这两大智能体，云起无垠有效解决了客户知识检索的痛点，提高了工作效率。
综合应用场景一：安全知识中台解决方案
安全知识中台解决方案通过集成多种技术和服务，旨在构建一个全面、自动化的安全知识管理和服务平台，以提高企业对安全威胁的响应能力和处理效率。
综合应用场景二：软件安全检测智能流水线
软件安全检测智能流水线通过集成多种智能技术和工具，旨在构建一个全面、自动化的软件安全检测流程，以提高软件安全检测的效率和准确性。