当谈到软件安全性时，代码审查是一个至关重要的环节。在过去，人工审查代码是一种普遍的做法，但随着技术的发展，我们现在有了更先进的工具来帮助我们做好这项工作。
LLM（Language Model for Code Comprehension）是一个基于机器学习的代码审查工具，它可以帮助开发人员更快速地发现和修复代码中的潜在安全漏洞。相比于传统的人工审查，LLM可以更准确地识别问题，并且能够随着时间的推移不断学习，提高审查效率。
与之相对的是确定性SAST安全工具，它主要是依靠预定义的规则和模式来检查代码是否存在安全隐患。这种方式虽然能够帮助开发人员快速定位问题，但却有可能漏掉一些隐蔽的漏洞。
在实际应用中，LLM和确定性SAST安全工具都有各自的优势和劣势。LLM可以更好地适应复杂的代码结构和不断变化的代码规范，而确定性SAST工具可能更适合对基本规则的检查。
无论是选择哪种工具，都要根据实际情况来决定，以确保代码的安全性和质量。只有不断地提升审查工具的效率和准确性，才能更好地保护软件免受潜在的安全威胁。
源自：https://blog.fraim.dev/ai_eval_vs_rules/
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