Why code indexing matters for AI security tools
好的,我现在需要帮用户总结一篇文章,控制在100字以内。用户给的原文是关于AI编码工具和安全工具在代码理解上的不同方法。 首先,我得理解文章的主要内容。文章提到,像Copilot和Cursor这样的AI编码工具已经意识到仅依赖AST(抽象语法树)是不够的,转而使用语义索引技术,通过IDE集成或GitHub的堆栈图来实现更精确的跨文件代码导航。 另一方面,大多数AI安全工具还在使用LLMs处理AST或污迹追踪,这种方法在检测缺少授权检查时效果不佳,因为这些情况无法通过污迹追踪发现。 接下来,我需要将这些信息浓缩到100字以内。要确保涵盖两个主要点:编码工具的改进和安全工具的不足。 然后,组织语言,确保简洁明了。可能的结构是先说编码工具如何改进,再对比安全工具的问题。 最后,检查字数是否符合要求,并确保表达清晰准确。 </think> AI编码工具通过语义索引实现精准跨文件导航,而大多数AI安全工具仍依赖AST或污迹追踪,难以检测缺失的授权检查。 2026-1-27 18:53:36 Author: www.reddit.com(查看原文) 阅读量:3 收藏

AI coding tools figured out that AST-level understanding isn't enough. Copilot, Cursor, and others use semantic indexing through IDE integrations or GitHub's stack graphs because they precise accurate code navigation across files.

Most AI security tools haven't made the same shift. They feed LLMs ASTs or taint traces and expect them to find broken access control. But a missing authorization check doesn't show up in a taint trace because there's nothing to trace.


文章来源: https://www.reddit.com/r/netsec/comments/1qomu77/why_code_indexing_matters_for_ai_security_tools/
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