静态应用安全检测(SAST)虽为保障软件安全的关键手段,但实际应用中痛点突出。因技术限制与代码复杂性,工具易产生大量误报,需研发团队耗时手动排查;大型项目扫描常持续数小时,影响开发进度与效率。工具漏洞描述过于专业,非安全背景开发人员理解困难,且多数不提供代码级修复方案,增加额外研究成本。中大型企业迭代检测时,现有工具在高并发、高可调度支持上不足,与开发流程、框架的集成度低,徒增工作量。安全性与检测效率的平衡,也成为 SAST 工具的一大挑战。
本项目是一款高性能静态源码安全检测(SAST)工具,支持ZIP、TAR、RAR、7z等多种压缩格式的源码扫描,兼容C、C++、Java、Python、Go、JavaScript等20+主流语言。可检测OWASP Top 10、CWE/SANS Top 25、PCI DSS、GB/T等多类国际与国标漏洞类型,平均检测效率可达百万行/小时。支持IDEA、Visual Studio等主流IDE插件化检测,并具备AI漏洞解析与修复建议能力,自动评估风险、预测攻击路径。工具支持国产化软硬件与云平台部署,提供可视化扫描报告(PDF、DOC、HTML、EXCEL)及CI/CD、项目管理平台等多系统集成能力,满足企业供应链安全与研发安全的全流程需求。
项目由5人团队历时3个月完成开发,涵盖需求分析、架构设计、核心功能研发、测试与部署等阶段。主要负责静态代码分析引擎的核心算法实现、漏洞规则库构建以及AI漏洞解析与修复模块的研发。
技术上采用Java + Spring Boot构建后端服务,前端使用Vue实现可视化管理界面,利用多线程与异步任务提升扫描性能,结合Docker实现容器化部署,支持国产化CPU与操作系统环境。系统集成CI/CD管道,实现代码提交即触发自动扫描。
亮点包括:支持20+主流编程语言、百万行/小时检测效率、可插拔规则库设计以及AI驱动的漏洞风险评估与修复建议。难点在于多语言语法解析与国产化环境兼容性适配。。