网络科技巨头思科近期推出专为代码安全审计场景优化的AI分析模型，该模型可从海量提交的代码文件中快速筛选出存在漏洞风险的极小部分目标，将安全团队的人工核查工作量降低超85%，目前已面向全球企业级客户开放测试申请，预计2024年四季度正式开启商业化交付。
随着DevOps模式在全球科技行业的普及，不少企业的代码更新频率已经提升到每周数次，单批次提交的代码量动辄超过十万行，传统的人工代码审计模式早已跟不上迭代节奏，安全团队往往需要在“拖慢上线节奏”和“承担漏洞风险”之间两难选择。
2023年全球公开披露的代码漏洞数量同比上涨41%，其中72%的漏洞是在产品上线后才被发现，给企业造成的平均单次经济损失超过200万美元。而另一边，全球网络安全人才的缺口已经超过400万，专门负责代码审计的安全研究员更是稀缺，仅靠人力已经无法覆盖日益增长的代码安全需求。
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