AI大模型厂商Anthropic公开的落地案例显示，加拿大阿尔伯塔省政府自2025年起，依托Claude Code工具搭配Opus、Sonnet两款大模型开展政务系统网络安全巡检。省技术与创新部团队仅用20小时就完成4.66亿行代码全量扫描，快速定位并完成多类安全漏洞修复，为政企场景的AI安全运维提供了可复制的落地样本。
政务系统的代码安全审计一直是公共服务数字化过程中的核心难点——动辄数亿行的存量代码、频繁迭代的新增功能，再加上涉及海量公民个人信息、政务运行数据的高安全要求，让传统审计模式始终难以兼顾效率与准确性。这一案例于2026年7月正式对外公开，很快引发了全球政企安全领域的关注。
根据全球网络安全机构的统计数据，政企机构的代码安全漏洞中，超过60%是存量代码中潜藏的历史问题，而传统的自动化扫描工具误报率高达40%以上，后续需要安全团队逐一人工核验，单亿行代码的全量审计周期通常超过1个月，还很容易出现漏判。
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