前言

随着软件规模的不断扩大和复杂度的持续提升，传统的代码审计方法正面临诸多挑战，包括效率低下、人工成本高昂以及潜在漏洞的遗漏等问题。在此背景下，人工智能（AI）技术的迅猛发展为代码审计提供了全新的解决方案和思路。

当前业界在AI驱动代码审计领域的研究和实践正在蓬勃发展，各种思路和技术路径不断涌现。本文将持续跟踪业界在AI驱动代码审计领域的最新实现思路，探讨其技术优势、应用场景以及面临的挑战，并展望未来的发展趋势。目的是通过系统梳理这一领域的技术进展，希望能为相关研究和实践提供有价值的参考。

业界思路汇集

【注意】以下是简要总结，更多详情参见我的 Github：https://github.com/Tr0e/Awesome-AI-Code-Audit。

公众号对于表格的展示太不友好了……只能选择截图了，完整文字参见链接。

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以上是简要总结，更多详情参见我的 Github：https://github.com/Tr0e/Awesome-AI-Code-Audit。

近期一直致力于打造一款具备高度实战价值（高可信度 + 高效率）的 LLM 驱动的代码审计工具，如有大佬希望共同交流、或者有好的实现思路愿意分享的，欢迎通过公众号与我联系。