代码审计使用场景
Memfit AI 提供智能代码审计能力，结合静态分析与 AI 驱动的理解来识别安全漏洞和代码质量问题。
概述
有效的代码审计需要：
- 理解代码结构
- 安全漏洞检测
- 最佳实践验证
- 上下文化建议
Memfit AI 利用 Yaklang 的 SSA（静态单赋值）分析和 SyntaxFlow 进行全面的代码审计。
由 Yaklang SSA 驱动
什么是 SSA？
静态单赋值是一种编译器中间表示：
- 简化数据流分析
- 实现精确的漏洞追踪
- 支持跨函数分析
- 提供完整的代码覆盖
SyntaxFlow 集成
SyntaxFlow 是 Yaklang 用于语法模式匹配的 DSL：
- 定义漏洞签名
- 创建自定义检测规则
- 匹配复杂代码模式
- 追踪数据流
工作流示例
用户请求
"审查 /project/src 中的 Java 代码的安全漏洞"
执行流程
- 代码解析 - 将源代码解析为 SSA 表示
- 模式匹配 - 应用 SyntaxFlow 规则
- 数据流分析 - 追踪用户输入到危险汇点
- AI 分析 - 对发现进行上下文理解
- 优先级排序 - 基于风险的排名
- 报告 - 带建议的详细发现
关键能力
多语言支持
Memfit AI 支持以下语言的代码审计：
- Java
- JavaScript/TypeScript
- Python
- PHP
- Go
- 更多...
漏洞类别
检测常见漏洞模式：
| 类别 | 示例 |
|---|---|
| 注入 | SQL、命令、XSS、LDAP |
| 认证 | 硬编码凭据、弱加密 |
| 访问控制 | 不当授权 |
| 数据暴露 | 敏感数据日志 |
| 配置 | 不安全默认值 |
专注模式：代码审计
代码审计专注模式提供：
- 针对代码分析的专门提示词
- 自动模式库加载
- 上下文感知建议
- 语言特定最佳实践
示例会话
用户: 审查 /src/auth 中的认证模块
Memfit AI: 我将分析认证模块的安全问题。
[将代码解析为 SSA 表示]
[通过 SyntaxFlow 应用安全模式]
发现:
1. 高危: SQL 注入 (auth/UserDAO.java:45)
- 用户输入直接流入 SQL 查询
- 建议: 使用参数化查询
2. 中危: 弱密码哈希 (auth/PasswordService.java:23)
- 使用 MD5 进行密码哈希
- 建议: 使用 bcrypt 或 Argon2
3. 低危: 详细错误消息 (auth/LoginController.java:67)
- 堆栈跟踪暴露给用户
- 建议: 使用通用错误消息
需要我详细解释任何发现吗？
与 Forges 集成
Java 代码审计 Forge
专门用于 Java 应用：
- Spring Security 模式
- OWASP Java 规则
- 常见 Java 陷阱
- 框架特定检查
自定义 Forge 创建
创建组织特定的 Forges：
- 内部编码标准
- 合规性要求
- 自定义漏洞模式
- 批准的库使用
优势
| 方面 | 优势 |
|---|---|
| 准确性 | 基于 SSA 的分析减少误报 |
| 深度 | 数据流追踪发现复杂漏洞 |
| 速度 | 自动化分析加速审查 |
| 学习 | AI 随着代码库熟悉而改进 |
| 定制 | SyntaxFlow 支持自定义规则 |