不止于检测——在 AI 写下每一行代码的同一刻
完成研判与修复
AI 引擎理解业务逻辑、敏感数据流与权限边界，把代码安全从“事后扫描”升级为“实时共生”，取代传统 SAST 的范式。
旧一代静态分析的范式，建立在规则匹配之上
而在 AI 以十倍速生产代码的今天，它必然失效
以 AI-Native 引擎重构代码安全，把检测、研判与修复收进开发者的同一回合。
基于数据流与控制流的深度分析，追踪敏感数据流、权限边界与认证绕过，精准识别真实可利用漏洞。
超越模式匹配，结合上下文理解业务语义，大幅降低噪音，让工程师专注真实风险而非筛选告警。
Web 一键跳转进 IDE，AI Agent 给出修复建议并由人工确认，复扫验证闭环，告别“发现问题、然后呢？”。
针对 AI 生成代码的高频缺陷模式——不安全默认配置、遗漏校验、硬编码凭据——构建专项识别规则。
把能力延伸到 Agent 场景，检测 MCP 工具集成与 AI Skills 中的新型供应链与提示注入风险。
PR/MR 级增量扫描数十秒完成，不阻塞节奏；可配置阻断高危合并，与主流质量门禁体系兼容。
基于数据流与控制流的深度分析，追踪敏感数据流、权限边界与认证绕过，精准识别真实可利用漏洞。
从不可信输入(source)沿数据流追踪到危险操作(sink)，还原完整传播链。
结合分支条件与权限边界，排除不可达与已净化的路径。
只报可被触发的漏洞，大幅压低误报，优先修复高危。
不把问题留到评审后：在开发者写下代码的同一回合内完成检测、修复与回归验证，形成持续闭环。
编码同刻识别风险，不等流水线。
给出可直接应用的补丁，而非仅告警。
修复后即时复扫，确认未引入新问题。
安全研判与修复，与 AI 编程同刻发生。
人写或 AI 生成代码，扫描在编写与提交时即时触发。
AI 引擎理解业务逻辑与数据流，定位真实可利用的风险。
IDE 内 AI 辅助给出补丁，开发者确认，修复落到当下而非积压。
复扫验证修复有效，结果可视化，确保问题真正闭环。
