广东
近日，2026深圳金融与人工智能场景对接大会在深圳举办。会上，《2026深圳金融AI解决方案集》正式发布，海云安两项成果——“AI 代码安全智能体解决方案”、“高敏捷 AI 白盒案例” 成功入选方案集代码与研发安全方向。
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《深圳金融AI解决方案集（2026）》历时数月打磨，汇集42家金融场景AI应用服务商提供的53个解决方案，覆盖智能风控、财富投研、合规监管、AI算力基建等九大方向及AI基础设施领域，集中展示深圳金融AI从技术研发到场景落地的最新成果。本次评审全部由银行、证券、保险、基金一线专家把关，从落地成熟度、行业知名度、客户群体、经济与社会效益四个维度评选。
一、金融行业背景与痛点
金融机构数字化转型加速，AI编程工具在金融研发场景快速普及，带来权限绕过、敏感信息泄露等新型安全风险。传统SAST工具误报率高达30%-60%，业务逻辑漏洞零覆盖，已难以适配AI代码的复杂上下文。《等保2.0》《数据安全法》《个人信息保护法》等法规对代码安全检测提出明确要求。金融机构面临两类核心诉求：一是新建检测体系，需面向AI时代的原生检测能力；二是已有SAST但效果不佳，需在不变更现有流程的前提下实现智能化增强。
二、AI原生白盒安全检测方案
面向金融企业构建下一代代码安全检测体系的需求，本方案以智乘代码安全智能体为核心载体，采用Agentic Harness多智能体协作架构，由代码导航、专项检测、Verifier验证、PoC生成、报告生成五大Agent协同执行检测任务，直接通过大模型对代码语义、调用链、数据流进行深度理解，不依赖传统规则库，实现从"规则匹配"到"语义理解"的检测范式升级。方案通过五大能力闭环解决核心痛点：AI语义级深度分析能力解决业务逻辑漏洞零覆盖问题，精准识别越权交易、参数篡改、流程绕过等60类业务逻辑漏洞；PoC实网沙箱验证能力解决"只报不证"问题，自动生成可复现攻击脚本；API资产梳理与可达性研判能力解决无效告警泛滥问题，将误报率降至5%以下；二进制反编译检测能力解决无源码场景盲区问题，覆盖外包厂商交付制品与供应链组件；部门级算力配置与增量检测能力解决高频CI/CD流水线检测压力问题。该方案已在某大型金融客户落地：支撑1000余人研发团队、亿行级代码资产，误报率从60%降至6%以下，80%高危漏洞在开发阶段消除，月均减少无效告警排查约270人天。
三、高敏捷AI白盒增强方案
面向金融企业已有SAST工具但检测效果不佳的存量升级需求，本方案以高敏捷AI白盒（SCAP++）为核心载体，在不改变现有静态检测流程和工具链的前提下，通过自研金融安全大模型对SAST输出结果进行AI降噪、AI解释与AI修复，实现传统检测能力的智能化增强。方案通过三大核心能力闭环解决痛点：AI智能降噪能力通过语义校验与场景过滤，将误报率从30%-60%降至10%以内，解决安全团队疲于处理无效告警的问题；AI深度解释能力自动分析漏洞成因与影响范围，生成上下文感知的修复建议，解决安全与研发"看不懂、修不了"的沟通鸿沟；AI自动修复能力生成贴合业务场景的修复补丁，一键修复准确率超过85%，解决修复周期长、门槛高的问题。方案无缝接入CI/CD流水线，覆盖编码、提交、构建、发布全流程。目前已在多家头部银行、证券、保险机构落地：检测效率提升约80%，单次全量检测由1小时缩短至10分钟，检出准确率达95%以上，修复成本降低约70%，平均修复周期从15天缩短至3天，客户满意度达98%。
此次两项成果成功入选《2026 深圳金融 AI 解决方案集》，是行业对海云安在 AI 原生代码安全、敏捷研发安全左移方向技术能力与落地实践的认可。未来，海云安将持续深耕金融研发安全赛道，不断打磨 AI 代码安全技术体系，携手金融机构共建高效、可信、合规的金融 AI 研发安全底座，护航金融行业智能化转型行稳致远。
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