在静态代码分析领域，融合 LLM 技术为代码安全治理带来了新的进展。通过在静态代码分析场景下，引入长于代码理解和代码生成能力的大型语言模型技术，帮助静态代码分析工具在完成代码缺陷定位后，基于缺陷分析的结果，实现针对复杂场景代码缺陷的智能化解释，帮助降低用户技术门槛和理解问题的时间成本。同时，实现针对代码缺陷的修复代码自动化生成，帮助用户降低缺陷修复的时间成本。

演讲提纲：

1. 现代软件研发体系下的代码分析工具实践

2. 大语言模型能力在代码分析场景下的应用

3. 从代码安全分析走向代码安全治理

你将获得：

• 了解前沿的程序分析技术突破与局限
• 了解如何构建闭环的代码安全治理方案