文章总结： 长亭科技专家提出AI原生安全理念，强调源头安全决定模型稳定性。针对AICoding风险，主张将安全机制前置嵌入开发全链路，采用规范驱动开发模式，并利用代码安全审计智能体实现实时风险管控，构建AI与安全深度融合的防护体系。 综合评分： 60 文章分类： AI安全,安全开发,安全建设,代码审计,解决方案

长亭科技：筑牢 AI 原生安全防线，让产业融合 “跑得稳、守得住”

长亭安全观察

2026年2月3日 17:01 北京

2月1日，由赤道象限EquatorQ主办的「AI应用场景落地前瞻峰会」在上海浦东新区星动力科创空间圆满落幕。百余位产业领袖、投资人、技术专家与企业代表齐聚一堂，聚焦AI技术在实体产业中的深度落地路径，共同探讨如何让AI真正”用得上、跑得稳、守得住”。

长亭科技AI Coding领域专家尹振玺受邀出席圆桌论坛环节，与 CCF 数据库专委会执行委员、腾讯云 TVP薛晓刚，中智国培人工智能首席讲师、上海市人工智能技术协会首席顾问尹智，AIFun 联合创始人，亚马逊云科技安全治理UG发起人余知权等业界专家，围绕《AI驱动下的数据效能与产业融合》展开深度对话，分享了长亭科技在AI Coding与智能安全研发流程中的前沿实践。

数据是 AI 燃料

“源头安全” 决定模型能否 “跑得稳”

AI的爆发不是孤立的技术革命，而是与数据基础设施、行业场景、安全合规深度耦合的系统工程。

作为AI应用与智能安全实战派的专家，尹振玺指出，针对金融、互联网等高敏行业如何在数据源头筑牢安全防线的问题，团队通常会对大模型系统安全做评估，在敏感数据、基础应用组件、生成内容等多个层面查找AI存在的安全风险，从内容安全、数据隐私到攻防安全等，层层拆解分析。

让AI Coding提效

与安全合规同频落地

传统的SDL或DevSecOps流程依赖相对后置的人工审核与静态扫描，难以匹配AI秒级生成代码的速度。在效能方面，尹振玺表示，工程团队也在持续深耕高质量 AI 辅助开发的模式，即规范驱动开发（Spec-Driven Development, SDD）模式，与智能体协同提升效率，并将安全机制前置嵌入开发全链路，也实现了从“人力驱动”到“AI驱动”的范式升级。

当前AI Coding已经渗透千行百业，但代码层的安全漏洞、合规风险常与产业实际应用流程脱节，容易让AI应用在落地环节“卡壳”。

针对AI Coding引入新型供应链风险的问题，尹振玺重点强调了长亭科技” AI Secure Coding”理念——将安全直接嵌入AI coding全流程，而非事后补救，真正实现”用魔法打败魔法”的逻辑，构建“AI原生安全”防护体系。

在AI智能体方面，他表示，长亭科技已开发代码安全审计智能体，每次MR提交均触发安全审计智能体自动运行，评估代码质量与漏洞风险，实现原生代码安全保障。

安全与AI的融合正在成为主流的趋势。长亭科技在实践中看到的不仅是效率的提升，更是研发范式的转变。公司将坚持AI赋能安全（AI for Security）和AI自身安全（Security for AI）的双重技术主线，推动更高效、合规的AI落地。

在AI技术重构产业格局的关键时刻，长亭科技将继续以实战攻防能力为根基，以自动化智能技术为驱动，推动安全能力与企业研发流程的深度融合，帮助企业打造可靠的 “AI +安全”底座。

免责声明：

本文所载程序、技术方法仅面向合法合规的安全研究与教学场景，旨在提升网络安全防护能力，具有明确的技术研究属性。

任何单位或个人未经授权，将本文内容用于攻击、破坏等非法用途的，由此引发的全部法律责任、民事赔偿及连带责任，均由行为人独立承担，本站不承担任何连带责任。

本站内容均为技术交流与知识分享目的发布，若存在版权侵权或其他异议，请通过邮件联系处理，具体联系方式可点击页面上方的联系我。

本文转载自：长亭安全观察 《长亭科技：筑牢 AI 原生安全防线，让产业融合 “跑得稳、守得住”》