更好的安全实践，解决Copilot + CodeQL 的各类安全左移局限性问题 ...

随着开发团队将安全检查提前到软件开发生命周期（SDLC）的早期阶段（安全左移），开发者们已经成为抵御漏洞的第一道防线。在2023年GitHub的一项调查中，32%的开发者时间用于编写代码，31%的时间用于发现和修复安全漏洞。
然而，遗憾的是，这种“左移”策略更多是将安全实践的责任推给了开发者，而非真正带来利益。
安全左移现状
很多开发者在进行安全审查时，常常被迫利用不敷定制的工具，这些工具无法根据业务场景做出有效分析，导致误报和漏报频繁出现，极大地影响了他们发现息争决安全漏洞的效率。同时，大部分开发者的首要任务依然是编写和审查代码。但在“安全左移”政策下，他们还被要求在一样平常开发中加入漏洞审查、修复和明白安全问题，这无疑给他们的工作负担增长了压力，甚至影响了开发效率。
开发安全的趋势与挑战
根据Gartner的预测，到2028年，75%的企业软件工程师将依赖AI编码助手进行工作。这意味着，随着开发者利用GitHub Copilot等AI工具进步生产力，生成的代码量也将大幅增长，随之而来的是需要审查的代码量急剧上升。安全专家面对的压力也与日俱增。通常，在每100名开发者中，只有一名安全专家负责确保代码的安全性，并订定、执行相关的安全政策，这项工作压力非常大。根据ISC2（国际信息系统安全认证联盟）2023年的调查，全球对安全专家的需求已经增长了400万个职位。而通过AI场景应用创新也能够为安全团队提供强有力的支持，帮助他们扩展专业知识和能力，缓解部分压力。
为了应对这些挑战，GitHub推出了联合Copilot和CodeQL的AI功能，通过生成修复建议来帮助开发者更高效地修复漏洞。然而，只管GitHub Copilot + Codeql的组合在开发安全实践上取的了不错结果，但其在实际应用场景中还存在各类局限性问题。
Copilot + CodeQL的优势与局限
GitHub Copilot通过与CodeQL等SAST工具的联合，为开发者提供了主动修复漏洞的能力，尤其是在代码提交或Pull Request中，开发者能够直接得到AI生成的修复建议，极大地进步了安全检测的效率。
然而，CodeQL的利用协议中明确禁止其在企业的CI/CD流水线中部署，这意味着在企业级的开发情况中，Copilot + CodeQL的组归并不能真正嵌入到企业的开发流程中，导致了其在生产情况中的应用受到限定。而且，Copilot和CodeQL依赖于预设规则，这使得它们在处理企业内部业务场景时缺乏定制化能力，容易出现误报和漏报的情况。
Secidea
海云安认为落实安全左移不是给开发者增长负担
应该是帮助开发者减负
海云安联合了多年开发安全经验与深度的AI能力，打造了一套针对企业与开发者需求的安全左移解决方案：“开发者智能助手（D10）”。它不但仅是一个工具，也是开发者agent，通过AI的上下文明白、即写即测和主动修复，帮助开发者减轻负担，进步开发效率，实现编码到漏洞检测到修复的闭环。
D10的优势：
专为企业级需求打造的AI驱动SAST工具
D10不但解决了Copilot + CodeQL的局限，还提供了更强的安全合规性与稳固性，特别实用于需要高度定制化和安全合规的企业情况。
完全兼容企业CI/CD流程
与CodeQL的限定不同，D10可以完全嵌入企业的CI/CD流水线，不但支持多语言情况，还可以实时扫描代码，主动发现并修复安全漏洞。这种无缝集成提升了企业开发团队的效率，减少了因漏洞修复而停止开发进度的情况。
更好的上下文明白
D10通过**RAG（检索加强生成）**技术，能够根据企业内部的业务需求和代码库，定制化检测规则。它不但支持尺度漏洞检测，还能够联合业务逻辑进行深度的代码分析，提供精准的修复方案，克制传统SAST工具中的误报和漏报问题。
符合国内安全合规要求
在国内的安全合规情况下，Copilot和CodeQL的利用存在数据隐私和政策风险，因为它们需要依赖于云端处理，可能会泄漏关键的业务代码信息。与此不同，D10的部署模式完全符合国内的安全政策要求，确保数据不会泄漏，而且支持本地化部署，克制因政策变动导致的产物不可用。
AI驱动的漏洞一键修复
D10不但能够发现安全漏洞，还能够主动生成个性化的修复方案，并提供一键插入、更换和修复功能。这种基于上下文的主动修复能力，使得开发者能够更加高效地处理安全问题，减少人为操作失误，提升安全性和合规性。
局限性对比
  功能对比
  Copilot + CodeQL
  D10
  CI/CD支持
  CodeQL禁止在企业CI/CD中部署
  完全支持企业CI/CD流水线部署
  安全合规性
  存在数据泄漏和政策合规风险
  完全符合国内安全合规要求
  定制化能力
  缺乏针对特定业务场景的定制化支持
  提供企业级的定制化修复方案
  误报漏报
  存在较高的误报漏报率
  基于上下文智能分析，极大降低误报漏报
  AI修复能力
  基于通用模子，修复建议较为简朴
  提供上下文明白和个性化修复建议
  


为什么D10更适合企业情况？
安全和隐私保障
Copilot和CodeQL通过云端处理，可能会涉及到代码泄漏的风险。D10采用本地私有部署，完全符合国内数据安全和合规要求，确保开发者的业务代码始终处于受保护的情况中。
符合企业需求的定制化能力
D10深度学习行业内外的业务场景，能够主动生成适配企业特定业务逻辑的检测规则和修复建议，克制了Copilot + CodeQL对业务场景的明白不足带来的误报漏报。
无缝集成，提升开发效率
D10完善契合企业的CI/CD流水线，主动化集成漏洞检测与修复，开发者无需离开工作情况，即可得到实时的安全反馈，减少了安全审查的负担。
全面提升开发与安全双重效能
D10将安全检测与修复过程无缝嵌入到软件开发生命周期中，不但提升了代码安全性，还显著进步了开发效率。开发者可以专注于业务功能的实现，而不必担心复杂的安全漏洞修复工作。
总结：D10真正解决了安全左移局限性问题
固然GitHub Copilot + CodeQL在肯定程度上帮助开发者进步了编码效率和漏洞修复能力，但在企业级安全合规和定制化需求方面仍有较大局限。而D10依附其全面的AI驱动功能、安全合规保障以及深度的业务场景定制能力，成为了更适合企业开发团队的抱负选择。对于那些在合规性、安全性和开发效率上有较高要求的企业，D10无疑是一个更加强大、稳固且符合国内法规的解决方案。

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