漏洞挖掘产品系统

AI挖漏洞广泛应用于金融、政务、车联网等场景，自动扫描代码与系统，精准识别SQL注入、逻辑缺陷等风险，大幅提升检测效率，降低人工漏报率。

AI挖取漏洞是指利用机器学习、深度学习等人工智能技术，对软件源代码、系统配置及网络流量进行自动化扫描与分析，精准识别SQL注入、跨站脚本、逻辑缺陷等各类安全漏洞，并自动验证其可利用性与危害等级，同时结合上下文生成代码级修复建议，从而替代传统人工渗透测试中大量重复、低效的劳动，实现从“发现—验证—修复”的全流程智能化闭环，大幅提升安全检测的效率、覆盖率与准确性，广泛应用于金融、政务、车联网、云计算等高安全需求

负责任务：主导AI漏洞检测模型训练与优化，负责源代码解析、特征提取、漏洞规则引擎开发及自动化验证流程设计。

技术栈：Python、TensorFlow/PyTorch、CodeBERT、Docker、Kubernetes、Elasticsearch、Kafka、Neo4j。

架构亮点：采用“静态分析+AI语义理解+动态验证”三层架构，微服务化部署，支持分布式扫描与实时告警。

难点突破：攻克跨文件上下文依赖建模难题，解决误报率高的痛点，通过增量学习实现模型在线更新。