LLM + 安全修复实战,探索金融行业代码治理的新范式

所属专题:AI 赋能研发体系变革

嘉宾 : 杨伟强 | 汇丰科技信息安全部门负责人

会议室 : 大宴会厅A

讲师介绍

专题演讲嘉宾:杨伟强

汇丰科技信息安全部门负责人

汇丰科技中国信息安全部门负责人,应用安全风险评估顾问团队主管。在大型跨国金融机构信息安全部门拥有超过 20 年的项目与管理经验。主要研究方向包括:安全开发,安全架构以及威胁建模等。在建立高效团队和大型机构转型项目实施方面有着丰富实战经历。目前主要从事信息安全风险评估、业务安全保障和汇丰科技中国信息安全部门的管理工作。2025 第六届网络空间安全前沿论坛“大模型赋能金融科技与发展”分论坛执行主席。2019 年代表汇丰科技中国参加 DevOpsDays 上海站大会,发表联合演讲《DevSecOps 在大型国际银行的落地方案和实践》。

议题介绍

演讲:LLM + 安全修复实战,探索金融行业代码治理的新范式

面对金融业数字化进程中的诸多挑战,工程师们往往需要投入大量的时间与精力来修复系统与应用中的各种安全缺陷。一旦其未能妥善解决,可能会对系统造成重大影响,同时影响金融业务的连续性。Fixer.AI 作为汇丰自研的全栈式 AI 安全代码自动修复平台,借助 AI 大模型的能力,自动化识别与修复代码中的安全缺陷,并提供相关验证与优化方案。本议题将围绕 Fixer.AI 的研发背景、核心能力、实践方法等多维度展开分享,带大家深入了解构筑 FinTech 安全防线的第一线。

演讲提纲:

  1. 商业银行应用代码安全漏洞修复的挑战
    • 遗留系统与技术债务
    • 漏洞数量与高复杂度
    • 风险优先级与资源限制
  2. 基于大模型的应用代码安全漏洞修复方案
    • 漏洞识别与优先级排序
    • 自动化补丁生成与集成
    • 修复验证与持续学习
  3. Fixer.AI 安全代码自动修复平台产品演进
  4. 总结与展望

听众收益:

  • 了解 LLM 代码生成的真实落地场景
  • 了解 AI 应用本身的安全和合规要求

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