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关于产品
AI正在重塑软件开发与攻击自动化的边界。传统安全工具与简单AI套壳工具在面对复杂的企业级应用时，往往只能输出零散的“漏洞清单”，缺乏可追溯的证据链和可复现的验证能力，导致安全团队难以确认、难以闭环。
安泉数智·洞锋 AI原生漏洞挖掘平台，以源码分析为主线，以证据推理与自动化验证为核心，构建了一套从目标分解、攻击面生成、多轮审计到自动化验证的完整漏洞挖掘流程。平台将大语言模型从“回答问题”升级为“组织安全生产流程”，帮助企业在复杂的开源供应链、智能体工具接入和私有化环境中，高效发现并确认真正可利用的高危漏洞。
核心功能
1. 全图任务规划与范围分解
根范围定义：自动识别系统或项目的总体边界，梳理模块清单、连接关系与依赖图谱。
高价值区域识别：基于模块属性、历史风险与交互复杂度，自动识别高价值分析区域并划分优先级。
任务队列编排：生成结构化叶子任务清单，明确输入输出、约束条件与依赖关系，确保分析有序推进。
2. 多层次攻击面生成与优先级评定
多维度攻击面生成：从可疑交易模式、依赖组件风险、历史问题复现等多个维度，自动生成候选攻击面与漏洞线索。
多因素评分排序：基于综合评分模型对候选问题进行优先级排序，辅助安全团队合理调度审计资源。
3. 攻击链多轮审计与证据闭环
全流程统一证据状态管理：建立已知事实、已观察现象、证据包、待确认信息等多层级证据体系，确保每一条漏洞结论都有明确的证据来源与可信度评级。
反馈式漏洞复核：基于审计结果进行保守复核与决策输出，支持修订回流，形成完整的审查决策闭环。
4. 后审计自动化验证
独立验证流程：与主流程解耦，可独立执行，保障验证的客观性与可追溯性。
动态验证闭环：计划接入动态验证与持续监控能力，形成自动化验证闭环，进一步降低误报率。
5. 扩展能力：二进制与智能体安全分析
二进制漏洞挖掘融合：支持源码分析与二进制分析的融合路线，覆盖更多类型的应用场景。
Agent与MCP安全性分析：扩展至智能体工具安全分析，适应AI原生时代的攻防新需求。
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适用场景
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