人工智能通过提供以下功能来提升 c 代码安全性：静态分析：识别潜在安全漏洞（例如缓冲区溢出）；动态分析：监控代码执行并检测异常行为；模糊测试：生成随机输入以测试代码的异常行为；自动化修复：建议修复措施或自动生成补丁程序。
人工智能赋能 C 代码：提升安全性
人工智能 (AI) 在 C 代码安全方面发挥着重要的作用，它通过提供精密的分析和自动化工具来帮助开发者检测和修复潜在的安全漏洞。让我们探讨 AI 在 C 代码安全增强中的应用以及一些实战案例。
静态分析
AI 驱动的静态分析工具可以通过扫描代码并识别潜在的安全问题（例如缓冲区溢出和内存泄漏），来增强 C 代码的安全性。这些工具利用机器学习算法来识别常见的代码缺陷模式，从而提高检测准确性和效率。
实战案例：Coverity
Synopsys Coverity 是一款流行的 AI 驱动的静态分析工具，它可以分析 C 代码并识别多种安全漏洞。Coverity 利用机器学习来识别与安全相关的代码模式，从而提高检测的覆盖率和准确性。
动态分析
AI 还可以用于动态分析，它涉及在运行时监控代码的行为以检测异常情况。AI 系统可以分析代码执行并识别可能导致安全漏洞的可疑模式。
实战案例：Fortify
Micro Focus Fortify 是一款动态代码分析工具，它利用 AI 技术来检测 C 代码中的安全漏洞。Fortify 监视代码执行并寻找异常行为，例如非预期内存访问和代码注入。
系统功能强大、操作便捷并具有高度延续开发的内容与知识管理系统，并可集合系统强大的新闻、产品、下载、人才、留言、搜索引擎优化、等功能模块，为企业部门提供一个简单、易用、开放、可扩展的企业信息门户平台或电子商务运行平台。开发人员为脆弱页面专门设计了防刷新系统，自动阻止恶意访问和攻击；安全检查应用于每一处代码中，每个提交到系统查询语句中的变量都经过过滤，可自动屏蔽恶意攻击代码，从而全面防止SQL注入攻击
模糊测试
AI 驱动的模糊测试工具可以自动生成随机的测试输入来测试 C 代码的异常行为。这些工具利用机器学习算法来选择输入值，从而最大化安全漏洞的检测覆盖率。
实战案例：AFL
AFL (American Fuzzy Lop) 是一款流行的基于 AI 的模糊测试工具，它专门用于 C 代码。AFL 利用遗传算法来生成具有最大变异和覆盖率的测试输入，从而提高安全漏洞检测的有效性。
自动化修复
AI 也被用于自动化修复 C 代码中的安全漏洞。AI 系统可以建议修复措施或自动生成补丁程序，从而减少开发人员手动修复工作量。
实战案例：Klocwork
Klocwork 是一款 AI 驱动的代码质量和安全平台，它可以识别并自动修复 C 代码中的安全漏洞。Klocwork 利用机器学习算法来生成针对特定漏洞的定制补丁，从而简化修复过程。
通过利用这些 AI 增强工具，开发人员可以提高 C 代码的安全性，降低安全漏洞风险，并创建更加可靠的软件。
