序言

各位读者大家好，近期我们在企业内部推动白盒代码扫描的工程化落地，并尝试将 AI 深度引入到扫描、筛选和审计链路中。随着系统逐步稳定运行，我们逐渐验证了一种“AI 强化白盒审计”的实践模式：它并非替代原有扫描体系，而是在判断效率与资源利用率上显著放大了安全人员的实际产出，使原本受人力和经验限制的白盒扫描，在规模与质量层面都获得了明显提升。本文将围绕这一落地过程，分享一些来自真实实践的经验与思考。

白盒代码实际落地痛点

规则泛化：大而全但不贴合

在现实中，绝大多数企业并不具备自研白盒扫描器的能力，实际落地往往只能依赖开源或商业化产品。然而，商业扫描器为了适配尽可能广泛的客户群体，其规则体系必然以“大而全”的通用规则集为目标，而非面向具体企业场景的精准规则。这种设计在产品层面无可厚非，但在企业实践中，往往导致扫描结果与自身安全关注重点存在偏差，最终形成“扫描结果很多、真正可转化价值有限”的局面。

判断成本失衡：安全工程师的隐性负担

即便在运营阶段已经筛选出相对符合企业需求的有效规则，白盒扫描在实际运行中依然会大量消耗安全工程师的时间成本。对于成熟的商业扫描器而言，其能力通常止步于识别污点传播链条，而无法直接判断漏洞是否在具体业务上下文中真实成立。安全工程师往往需要先人工验证污点链路的完整性与合理性，排除误报；随后还需结合漏洞的实际利用范围进行风险判断。以 SQL 注入为例，内部系统与公网系统在威胁等级上显然并不等价，这就要求安全团队进一步与业务线确认系统暴露面，并在此基础上完成风险评估与定级。整个过程中，任何一个环节处理不当，都可能演变为安全与研发之间的摩擦与对立。

扫描成本的隐忧：

对于成熟或中型互联网公司而言，日常 Merge Request 的规模往往在百级甚至更高，这本身就对白盒扫描服务形成持续的系统性压力。无论采用私有化部署还是公有化服务模式，扫描任务的并发量、计算资源消耗以及整体成本，都会随之放大，性能与费用难以长期保持线性可控。

在规则泛化与高判断成本并存的背景下，这种压力很容易进一步传导到管理层视角。在更高层级的决策者看来，白盒扫描投入的价值往往会被直接量化为几个问题：投入成本是否合理、漏洞的实际转化率如何、扫描结果的准确性是否可信。一旦这些指标缺乏稳定、可信的数据支撑，不仅难以体现安全投入的产出价值，反而可能加深对整个白盒扫描体系的质疑。

AI大语言模型能帮我们怎么强化效率边界

强大的语义分析可替代部分传统白盒能力：

在实际落地中我们发现，成熟的语义分析

本文为 独立观点，未经授权禁止转载。
如需授权、对文章有疑问或需删除稿件，请联系 FreeBuf 客服小蜜蜂（微信：freebee1024）