AIに「コード」を読ませるな：AST（抽象構文木）構造マップを用いた脆弱性特定の理論

概要

LLMにソースコードを直接読ませるのではなく、ASTから抽出した構造マップとデータフロー解析を用いることで、ハルシネーションを抑制し高精度な脆弱性特定を実現する理論的アプローチ。

詳細内容

大規模プロジェクトにおいて、AI（LLM）に生のソースコードを直接読み込ませる手法は、コンテキストの霧やトークンの浪費により精度が低下する課題があります。本記事では、Pythonの`ast`モジュールを用いて抽出した「Deep Structure Map（構造マップ）」をAIに渡す手法を提案しています。コードの依存関係や変数スコープをグラフ理論に基づき抽象化し、汚染源（Source）から危険関数（Sink）への導通ルートをデータフロー解析（Taint Analysis）によって特定させることで、AIを「文法解釈」から解放し、「論理の検閲」に特化させます。これにより、理論上漏れのない脆弱性診断を可能にするという設計思想が解説されています。

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