在软件供应链攻击事件年均增长超400%的背景下，代码漏洞检测已成为数字安全的核心防线。传统静态分析工具CodeQL虽具备强大的模式匹配能力，但其依赖人工编写查询语句、误报率居高不下、审计周期漫长等缺陷日益凸显。本文提出一种创新性的技术融合架构，通过大语言模型与CodeQL的深度协同，实现漏洞检测效率
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AI赋能CodeQL：下一代代码漏洞检测系统的技术突破
在数字化浪潮席卷全球的今天，软件系统的安全性已成为技术发展的生命线。传统静态分析工具CodeQL通过声明式查询语言革新了漏洞检测模式，但其规则库的构建高度依赖人工经验，面对指数级增长的代码复杂度和新型漏洞模式逐渐显露疲态。本文将深入探讨基于深度学习的智能增强系统如何突破CodeQL的技术边界，构建具
双重智能防御：CodeQL与GPT-4融合实现代码漏洞精准猎杀
在软件供应链攻击频发的今天，传统代码审计工具正面临两大核心困境：静态分析工具误报率居高不下，动态检测方案难以覆盖复杂业务场景。本文提出一种创新性的混合智能审计框架，通过CodeQL的语义分析引擎与GPT-4的上下文理解能力深度融合，构建出具备自我演进能力的漏洞检测体系。【技术架构解析】该方案采用四层