不止於檢測——在 AI 寫下每一行代碼的同一刻
完成研判與修復
AI 引擎理解業務邏輯、敏感數據流與權限邊界，把代碼安全從「事後掃描」升級為「實時共生」，取代傳統 SAST 的範式。
舊一代靜態分析的範式，建立在規則匹配之上
而在 AI 以十倍速生產代碼的今天，它必然失效
以 AI-Native 引擎重構代碼安全，把檢測、研判與修復收進開發者的同一回合。
基於數據流與控制流的深度分析，追蹤敏感數據流、權限邊界與認證繞過，精準識別真實可利用漏洞。
超越模式匹配，結合上下文理解業務語義，大幅降低噪音，讓工程師專注真實風險而非篩選告警。
Web 一鍵跳轉進 IDE，AI Agent 給出修復建議並由人工確認，復掃驗證閉環，告別「發現問題、然後呢？」。
針對 AI 生成代碼的高頻缺陷模式——不安全默認配置、遺漏校驗、硬編碼憑據——構建專項識別規則。
把能力延伸到 Agent 場景，檢測 MCP 工具集成與 AI Skills 中的新型供應鏈與提示注入風險。
PR/MR 級增量掃描數十秒完成，不阻塞節奏；可配置阻斷高危合併，與主流質量門禁體系兼容。
基於數據流與控制流的深度分析，追蹤敏感數據流、權限邊界與認證繞過，精準識別真實可利用漏洞。
從不可信輸入(source)沿數據流追蹤到危險操作(sink)，還原完整傳播鏈。
結合分支條件與權限邊界，排除不可達與已淨化的路徑。
只報可被觸發的漏洞，大幅壓低誤報，優先修復高危。
不把問題留到評審後：在開發者寫下代碼的同一回合內完成檢測、修復與迴歸驗證，形成持續閉環。
編碼同刻識別風險，不等流水線。
給出可直接應用的補丁，而非僅告警。
修復後即時復掃，確認未引入新問題。
安全研判與修復，與 AI 編程同刻發生。
人寫或 AI 生成代碼，掃描在編寫與提交時即時觸發。
AI 引擎理解業務邏輯與數據流，定位真實可利用的風險。
IDE 內 AI 輔助給出補丁，開發者確認，修復落到當下而非積壓。
復掃驗證修復有效，結果可視化，確保問題真正閉環。
