开发安全解决方案
产品安全问题谁来负责？
在现代软件开发中，产品的安全性至关重要。然而，当产品出现安全问题时，责任应该归咎于谁？是研发部门的代码问题，还是安全人员的把关不严？责任的划分常常模
糊不清，这不仅困扰着企业，也影响了产品的质量和市场竞争力。
研发与安全的协同难题
在实际操作中，研发和安全团队的协同工作存在不少困难。两者的目标不同：研发人员更关注代码的功能和实现效率，而安全团队则专注于发现和修复潜在的安全漏洞。
这种目标上的差异，导致了沟通上的障碍和责任划分的不清晰。特别是在紧张的开发周期内，双方的沟通效率低下，责任不明确，使得安全问题更加难以解决。
安全责任应落实到人人
在安全问题上，合规要求是企业必须遵循的底线。然而，合规要求的不断提升，使得企业面临更大的压力。安全不仅是安全团队的责任，更应该是全员的责任。每一个
开发人员都需要意识到安全的重要性并在编码过程中主动防范安全风险。然而，在实际操作中，这种全员负责的理念往往难以真正落实，导致安全隐患依然存在。
问题的根源：开发人员没有开发安全的能力，而传统工具误报和检测速度太慢
出现这些问题的根本原因在于现有的安全检测工具存在误报太多和扫描速度太慢的问题。大量的误报使得安全人员疲于应对，而过慢的扫描速度则无法跟上DevOps的敏
捷开发节奏。此外，面对越来越严格的合规要求，企业更需要快速、准确的安全检测工具，以确保产品符合相关法规。但是从第一性原理出发，如果能够解决开发者的安
全能力不足的问题，把安全从测试卡点左移到编码阶段，那修复代码的成本将会成倍下降。
AI能否为开发人员解决开发安全难题呢？可以
生成式人工智能引领了新一轮创新浪潮，有望帮助缓解软件开发和交付过程中许多繁琐且耗时的人工环节，从而加速 DevSecOps 工作流程，静态检测和组件检测技术又
能在开发编码解决解决安全问题，实现安全左移，结合传统程序分析技术和人工智能大模型技术，将会使现有分析工具的可用性提升巨大。根据IBM研究人员的数据统计，
在产品发布后修复安全问题的成本是在设计阶段解决成本的4到5倍，而在运维阶段修复安全问题的成本则可能达到甚至超过100倍。软件工程学家卡珀斯·琼斯也指出，
80%的软件缺陷发生在编码阶段，而在后端测试修复缺陷的成本是开发阶段的40倍。因此，从漏洞检测时效、修复效率和修复成本三个角度来看，「开发者安全智能助手」
都将会带来一次全新的变革。
基于AI赋能的开发者安全智能助手产品
为了解决这些问题，AI赋能开发者安全智能助手产品通过应用最新的人工智能技术加上我们自有丰富的安全数据，训练出了智X大模型，融合自研的源代码、组件安全和
质量的检测能力。
AI从哪些方面赋开发者：
（一）AI学习自动化误报判断，有效降低误报
（二）自动生成缺陷成因解释，降低理解门槛
（三）自动生成缺陷修复代码，高效修复问题
客户的收益：专注开发，提高效能
提高代码质量：开发者安全智能助手帮助及时发现代码问题，减少 bug 和缺陷，提高软件稳定性和可靠性，降低维护成本，提升产品质量。
提升开发效率：开发者安全智能助手提供实时反馈和建议，避免重复错误，提高编程效率，减少代码审查和重构时间。
降低风险：开发者安全智能助手能发现潜在安全隐患，帮助遵循最佳实践，降低金融、政府、大型企业等重要领域的软件安全风险。
知识积累与传承：推广使用开发者安全智能助手，积累代码审查经验，形成项目编码规范，新成员可通过学习快速提升技能，实现知识传承。
提升团队协作：开发者安全智能助手的知识库作为内部交流素材，促进团队沟通合作，通过分享案例和实践，团队成员相互学习、共同进步，提高整体实力。
培养安全编码习惯：展示安全编码规范，引导开发人员养成良好编程习惯，推动软件行业可持续发展。
总之，安全问题的解决不仅仅是技术上的挑战，更是流程和团队协作上的问题。通过我们的创新AI产品，我们不仅是为客户提供了技术上的支持，更为希望能带来流程
上的优化和效率的提升，让企业在激烈的市场竞争中立于不败之地。