海云安关注到，近日，国际权威研究机构Gartner发布了《2024中国安全技术成熟度曲线》(Hype Cycle for Security in China,2024)报告。

在此次报告中，安全技术成熟度曲线将安全周期划分为技术萌芽期（Innovation Trigger）、期望膨胀期（Peak of Inflated Expectations）、泡沫破裂低谷期（Trough of Disillusionment）、稳步爬升复苏期（Slope of Enlightenment）和生产成熟期（Plateau of Productivity）五个阶段。Gartner 技术成熟度曲线以图形方式演示技术和应用的成熟度和采用情况，展示了相关技术与实际业务问题以及商业新机会的相关性，为用户提供了可靠洞察。

其中，AI安全助手（Cybersecurity AI Assistants）作为一项新技术首次入选Gartner技术萌芽期。AI技术，作为一种引领时代潮流的新兴领域，已经成为众多企业竞相追逐的焦点。

目前，国内开发安全领域对大语言模型的应用较少，企业迫切需要一套AI安全助手来解决安全、合规、质量、效能等方面的问题。因此海云安结合这些企业的需求，将安全活动左移到开发编码阶段，推出了一款开发者智能安全助手。

海云安将过往多年在开发安全领域丰富的落地实践经验、SAST（静态应用程序安全测试）和SCA（软件成分分析）技术与当前热门的人工智能大语言模型进行深度融合，对大模型进行微调、训练和优化，形成海云安智乘AI大模型。以智乘AI大模型作为基座进行支撑，形成一套在IDE中给开发人员使用的开发者安全智能助手，极大的降低了源代码检测结果的误报，通过实时生成缺陷成因解释，生成漏洞修复建议代码，加快漏洞修复闭环，根据上下文自动补全代码提升编码效率，通过智能交互式问答功能可快速解答各类与研发、安全相关的问题。在开发编码阶段，开发者安全智能助手在安全、合规、质量、效能四个方面为该银行提供全方位赋能，极大的提升了研发安全能力与研发效能。以下为开发者安全智能助手功能架构图：

成功案例：

某国内头部银行，由于业务需求快速增长和监管要求的出台，该银行面临提升研发效能和安全能力的挑战。该银行业务主要在线上开展，有大量业务系统待开发维护，对迭代响应速度要求高。虽然该银行的研发体系都已经逐步采用DevOps模式；但随着新技术不断更新及国家、行业监管要求的加强，对该银行开发安全能力及研发效能提出新的要求。该银行面临的主要痛点包括代码质量与安全合规压力大、老旧代码维护困难、内外网不通导致研发问题解决难、源代码安全检测工具协同效率低等问题。为了解决这些问题，该银行引入了海云安的开发者安全助手。客户在使用了海云安的开发者安全助手后，取得了以下收益：

在该银行应用的业务系统数达到3000+，开发者用户数达到7000+，日均交互次数10万+，通过融合SAST、SCA与AI大语言模型，漏洞检测准确率提升90%，千行代码漏洞率下降50%，开发者编码效率提升35%，漏洞修复成本降低40%，整体研发效能提升10%。

自然语言查询：开发者可以使用自然语言查询与D10进行交互，提出问题或请求，以获取相关代码片段、文档或解释，使得开发者更轻松地获取需要的信息。

海云安

深圳海云安网络安全技术有限公司成立于2015年，是深圳国资参股投资的专注于应用安全领域的创新型国家高新技术企业。公司以“安全每一行代码”为己任，致力于“可信应用，主动防御”系列应用安全产品研发推广，长期为金融、政府、企事业单位提供安全开发、APP安全、数据安全等全面解决方案。