CodeCrucible: A blueprint for LLM-driven SAST
15 hours ago
- CodeCrucible 是一种新的 LLM 驱动的静态应用安全测试（SAST）工具，用于漏洞发现，但重点在于设计蓝图而非工具本身。
- 关键设计选择涉及四个问题：压缩（如何将代码适配到上下文窗口中）、识别（如何提示以发现漏洞）、相关性筛选（如何过滤误报）以及确定性（如何确保稳定输出）。
- 全仓库拼接将整个仓库打包到一次 LLM 调用中，实现跨文件推理，且效果超出预期，尽管此前认为该方法无法扩展。
- 当仓库超出上下文窗口时，分块作为后备方案使用，保留文件边界和相关代码，且绝不为了适应预算而分割文件。
- 在决定分块或成本之前，通过分层过滤移除低价值内容（二进制文件、锁文件、测试、文档），保留导入图和 API 契约等结构。
- 质量门包括去重、具有 CWE 特定指南的专门验证审查，以及严格的输出规范（SARIF 格式、结构化输出、修复阶梯）。
- 该工具在给定引导提示后成功发现了 Linux 加密子系统中的 Copy Fail 漏洞（CVE-2026-31431），但最初未使用引导的尝试失败了。
- 局限性包括：当仓库超出上下文窗口时性能下降、覆盖范围受过滤影响、非迭代流水线（单次分析）、缺乏运行时上下文的代码中心焦点，以及与其他 AI 扫描器共享的约束（无重复去重）。
- 蓝图方法强调发布权衡和参考代码库，以便其他团队能够将其适配到自己的流水线和环境中。