SAST结合大模型的逻辑漏洞识别探索

SAST 结合大模型的逻辑漏洞识别探索

摘要

传统SAST工具在检测模式化漏洞时表现优异，但面对逻辑漏洞时力不从心。本文探索将SAST与大语言模型（LLM）结合，构建AI驱动的自动化审计流水线，模拟人类专家智慧，系统性发现复杂漏洞。通过RAG、ToT、ReAct等技术框架，有效提升逻辑漏洞识别的准确性和效率，为SAST工具提供了全新的思路。