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大模型在代码缺陷检测领域的应用实践

作者 | 小新、车厘子 导读 静态代码扫描(SA)能快速识别代码缺陷,如空指针访问、数组越界等,以较高ROI保障质量及提升交付效率。当前扫描能力主要依赖人工经验生成规则,泛化能力弱且迭代滞后,导致漏出。本文提出基于代码知识图谱解决给机器学什么的问题,以及基于代码大模型解决机器怎么学的问题,让计算机像人一样看懂代码,并自动发现代码中的缺陷,给出提示,以期达到更小的人力成本,更好的效果泛化和更高的问题召回。 全文3519字,预计阅读时间9分钟。 01 代码缺陷检测背景介绍 静态代码扫描(SA)指在软件工程中,程序员写好源代码后,在不运行计算机程序的条件下,对程序进行分析检查。通过在代码测试之前,在编码阶段就介入SA,提前发现并修复代码问题,有效减少测试时间,提高研发效率,发现BUG越晚,修复的成本越大。 MEG的SA能力于2018年建立,支持C++、GO等语言,建设100+个规则,覆盖大部分MEG的模块,一定程度保障线上质量。当前检测主要依赖人工生成规则,存在人工编写成本高,以及泛化能力弱且迭代滞后,导致问题漏出。2022年Q2,我们团队尝试引入大模型:通过代码语言大模型,实现机器自主检测...

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