news 2026/7/29 3:31:29

试了几款AI代码审计工具后,说点真实感受

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张小明

前端开发工程师

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文章封面图
试了几款AI代码审计工具后,说点真实感受

纯个人体验分享,不吹不黑

起因

最近在帮朋友看一个PHP的老项目,代码量不大,大概四五万行,但写得比较随意,各种框架混用。朋友想在上线前做个安全审计,问我有没有快速的办法。

我第一反应是用 SonarQube,但扫完之后那个报告基本没法看——300多个告警,真正算得上安全问题的没几个,大部分是代码风格和重复度提示。一条条筛下来,比我直接看代码还慢。

然后想到最近AI工具挺多的,试试能不能用AI做代码审计。于是在网上搜了一圈,把市面上能试的都试了一遍。

几个工具的实际体验

直接用GPT/Claude上传代码

这是最直观的做法。把代码文件丢给大模型,让它帮忙看有没有安全问题。优点是灵活,想查什么就查什么。缺点是:

  • 上下文长度限制严重,一个大文件经常截断

  • 没有项目结构概念,看不到函数之间的调用关系

  • 每次都要重新写提示词,效率很低

试了十几轮之后放弃了,适合单文件快速扫一眼,不适合正经项目。

开源工具:Semgrep + 自定义规则

这个组合比较专业,规则可以自己写,覆盖度也能控制。但问题是,你得先知道漏洞长什么样,才能写出对应的规则。对一个陌生项目来说,你根本不知道哪里可能有问题,写规则等于盲人摸象。而且规则写少了漏报,写多了误报,很难平衡。

商业工具:试了个云端的AI审计平台

具体名字不说了,避免被当广告。体验是:上传项目压缩包,等几分钟出报告。确实比传统工具好用,能解释漏洞原理,误报也少一些。但有两个问题:

  • 价格偏贵,按项目收费,小团队用不起

  • 语言支持有限,只支持Java和Python,我的PHP项目没法用

发现ZnCode

后来在GitHub上看到一个项目推荐,顺藤摸瓜找到了 ZnCode(https://zncode.cc)。

官网做得挺简陋的(实话),不像大厂产品那么花哨。但看了一下支持列表:9种语言,包括Java、Python、Go、JavaScript、PHP、C/C++、C#、Ruby、Swift。PHP在支持列表里,就试了一下。

真实试用记录

上传体验

上传方式比较简单,就是网页上选文件压缩包,没有命令行工具,也没有IDE插件(据说在开发中)。这点不太方便,如果以后能集成到CI/CD流程里会更好用。

上传了一个4万多行的PHP项目压缩包,大概2MB多。上传速度还行,然后显示“审计中”,等了大概3分多钟出结果。

这个速度比我想象的快。之前试的另一个云端工具,同样大小的项目等了将近20分钟。不知道ZnCode后端是怎么做的,但体验上确实不磨人。

报告内容

报告分了几块:漏洞列表、按严重程度分类、具体代码位置。

我比较关注两点:误报率漏报率

先说误报。报告里一共报了27个问题。我随机抽查了其中5个去看:

  • 3个确实是真实漏洞(1个SQL注入、1个XSS、1个敏感信息泄露)

  • 1个是误报(它认为一个不可控的变量是用户可控的,实际上不是)

  • 1个是“低风险”级别,确实有风险但利用难度很高

也就是说,抽查的5个里只有1个误报,误报率大概20%。这个水平比传统SAST动辄70%-80%的误报率好太多了。当然这只是抽查,不排除样本偏差,但至少比SonarQube的报告看着舒服。

再说漏报。这部分比较难验证,因为要自己先确认代码里所有漏洞才能知道漏没漏。我只能凭经验大概看了一遍关键模块,发现了2个明显的安全问题(一个文件上传限制不严,一个session管理有问题),ZnCode的报告里没有提到这2个。

也就是说,它确实漏报了。但说实话,这2个问题属于业务逻辑层面的漏洞,不是典型的SQL注入/XSS这类“模式化”漏洞,AI工具目前普遍处理不好这类问题。

修复建议

报告里每个漏洞都有修复建议,而且不是那种套话,是结合具体代码上下文给的建议。比如针对那条SQL注入,它建议把字符串拼接改成参数化查询,还给出了具体改造后的代码示例。这点比商业工具做得好,很多商业工具的修复建议跟没给一样。

客观总结

维度评价
语言覆盖度9种语言,覆盖面确实广
审计速度几分钟出结果,体验不错
误报率比传统SAST好很多,实测约20%左右
漏报率存在,特别是业务逻辑层面的漏洞
修复建议比较具体,有参考价值
接入方式目前只有Web上传,缺少CLI/API/IDE插件
数据安全官网承诺不上传训练集,支持私有化部署
价格新用户免费3次,后续收费模式在官网上没写清楚

适合什么场景?

经过试用,我的感受是:

ZnCode适合:

  • 接手老项目,想快速了解安全现状

  • 小团队预算有限,买不起大厂商业工具

  • 项目涉及的编程语言比较杂,需要多语言支持

不适合:

  • 对代码安全有极高要求的场景(金融、军工等),需要配合人工审计

  • 业务逻辑复杂的项目,AI目前还搞不定

  • 需要集成到CI/CD流水线的场景,目前接入能力还不够

一些看法

AI代码审计这个方向确实有价值,但目前的水平还做不到“全自动替代人工审计”。ZnCode的定位我觉得比较务实——做人工审计的前置筛选器,把80%的“显性漏洞”先筛出来,让人工只关注剩下的20%高难度问题。这个逻辑是讲得通的。

创始人如果能把这个产品持续迭代下去,多听听用户反馈,应该能走出一条自己的路。


补充说明:如果你也想试试,入口是 https://zncode.cc ,新用户免费3次。我是趁着免费额度测的,后续收费多少还不清楚,建议自己去看。

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