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API泄露

政企核心代码、开源大型项目的代码审计长期面临两大痛点：云端AI代码工具存在源代码泄露风险，传统静态扫描工具漏报率高、无法精准判断漏洞可利用性。近日安全研究人员开源一套local-vuln-research-pipeline本地漏洞研究流水线，以14B参数Qwen2.5-Coder代码模型为核心，采用代码图谱+LLM混合离线架构，全程不调用任何云端接口，在本地硬件完成全流程漏洞挖掘，已通过Linux内核、VSCode等大型项目验证，成为内网安全团队、企业SRC离线代码审计的实用工具。

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本地LLM代码图谱混合架构，告别云端API泄露风险！

政企核心代码、开源大型项目的代码审计长期面临两大痛点：云端AI代码工具存在源代码泄露风险，传统静态扫描工具漏报率高、无法精准判断漏洞可利用性。近日安全研究人员开源一套local-vuln-research-pipeline本地漏洞研究流水线，以14B参数Qwen2.5-Coder代码模型为核心，采用代码图谱+LLM混合离线架构，全程不调用任何云端接口，在本地硬件完成全流程漏洞挖掘，已通过Linux内核、VSCode等大型项目验证，成为内网安全团队、企业SRC离线代码审计的实用工具。

时间：2026-07-14

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