深圳市卓成信息技术有限公司
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解决方案
Solution
AI原生漏洞挖掘解决方案（洞锋）
可分解 · 可证明 · 可复核 · 可验证的企业级漏洞挖掘引擎
一、方案概述
AI正在同时重写软件生产、攻击自动化与企业安全边界。一方面，AI编程普及降低了开发门槛但也放大了代码风险；另一方面，攻击者利用AI实现了漏洞利用自动化，攻防复杂度急剧攀升。
安泉数智“洞锋”AI原生漏洞挖掘平台，以源码分析为主线，融合证据推理与自动化验证技术，为企业提供可分解、可证明、可复核、可验证的企业级漏洞挖掘能力，帮助政企单位在AI时代构建主动防御的安全基础设施。
二、核心能力
1. 全图任务规划：结构化分解分析目标
基于系统或项目的总体边界，自动完成：
模块清单梳理：识别系统内所有关键模块及其属性、版本、依赖关系
分析范围界定：识别高价值区域，确定分析边界与排除项
连接关系分析：梳理模块间通信协议、端口信息、信任边界与数据流向
任务队列生成：自动生成叶子任务清单，明确输入输出、优先级与依赖关系
价值：让漏洞分析从“漫无目的的扫描”升级为“有结构的定向排查”。
2. 多层次攻击面生成与优先级评定
自动从多个维度生成候选攻击面，并基于多因素评分模型进行优先级排序：
可疑交易模式：异常权限变更、资金流向异常、高风险合约调用、配置漏洞风险
依赖组件风险：第三方组件的已知漏洞与供应链风险
历史问题复现：基于历史漏洞模式的相似性匹配
价值：将有限的安全资源聚焦于最高风险的攻击链路上。
3. 攻击链多轮审计与证据闭环
构建“审计结果 → 保守复核 → 决策输出 → 修订回流”的审查决策闭环：
多轮交叉审计：对攻击链路进行多轮独立审计，降低误报率
保守复核机制：对存疑结果进行二次复核，确保结论可靠性
修订回流：审计发现的问题自动回流至分析流程，持续优化
4. 后审计自动化验证
与主流程解耦的独立验证流程，保障验证的客观性与可追溯性
独立执行：不受主流程干扰，确保验证结果的公正性
可控环境下复现：在沙箱环境中复现攻击路径，确认风险真实可利用
动态验证闭环：后续将接入动态验证与持续监控能力，形成自动化验证闭环
三、方案亮点
可分解：将复杂系统拆解为模块级分析单元，确保分析有的放矢
可证明：建立四级证据链体系，每个结论可追溯、可证明
可复核：多轮交叉审计与保守复核机制，降低误报，提升可信度
可验证：在可控环境中复现攻击路径，确认风险真实可利用
可持续：知识与经验模型支持复用与持续演进，不断积累安全能力
远超基线：实测漏洞发现数量达基线15.9倍，高危漏洞更多、证据链路更完整
四、应用场景
大型核心业务系统：对银行核心交易系统、政务服务平台等进行深度源码审计，发现隐蔽的高危漏洞
开源组件供应链安全：检测第三方依赖库中的已知漏洞与潜在后门，保障供应链安全
操作系统与底层软件：对OpenHarmony、LiteOS等系统组件进行源码级安全审计，发现随机数漏洞等深层缺陷
智能体与MCP安全：扩展至Agent工具调用链路的安全性分析，防范工具投毒与权限滥用
信创与私有化环境：适配国产化软硬件环境，满足政企单位自主可控的安全审计要求
五、为什么选择安泉数智
国家队背景：浙江大学区块链与数据安全全国重点实验室孵化，核心团队来自浙大、华为、阿里巴巴
标准制定者：深度参与多项国家标准编制，包括《生成式人工智能服务安全基本要求》《人工智能生成合成内容标识方法》等
实战验证：已累计完成421个项目，发现1563个已验证或接受漏洞，其中261个严重或高风险问题，70+已获编号漏洞
技术领先：在11个中大型项目实测中，洞锋在漏洞发现数量、高危质量、证据链完整性上均优于ClaudeCode等同类工具
差异化优势：不仅能发现更多漏洞，更能将漏洞点组织成可验证的攻击路径，便于复核与交付
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