产品详情
Corgea 简介
在现代软件开发流程中，安全与效率的平衡一直是开发者面临的核心挑战。传统SAST（静态应用安全测试）工具虽然能够检测已知漏洞模式，但在面对业务逻辑缺陷时显得力不从心——认证绕过、授权漏洞等复杂安全问题往往超出规则匹配的能力范围。此外，安全工具产生的大量误报正在消耗开发团队宝贵的时间，使他们难以聚焦于真正的安全风险。
Corgea 定位为AI-native AppSec Platform（AI原生应用安全平台），通过大型语言模型（LLM）深度理解代码的业务逻辑上下文，实现传统安全工具无法做到的业务逻辑漏洞检测和自动修复能力。这一技术突破使得安全扫描从被动发现漏洞升级为主动防御逻辑缺陷。
作为2024年Y Combinator孵化器W24批次的成员，Corgea已经获得硅谷知名投资人的支持，包括YouTube联合创始人Jawed Karim、SecurityScoreCard联合创始人Sam Kassoumeh等。知名客户包括Airbyte、Metalware等硅谷科技公司。行业分析师、Latio Tech创始人James Berthoty评价Corgea为"groundbreaking stuff"（突破性技术）。CISO Stephen Singam在使用后表示："In my career, rarely have I come across solutions that solve fundamental problems in security. Corgea has proven to me that automatically fixing code is possible"（在我职业生涯中，很少遇到能解决安全根本问题的方案。Corgea向我证明了自动修复代码是可能的）。
核心要点
- AI-native SAST架构，基于LLM理解代码业务逻辑
- 误报率低于5%，修复准确率超过90%
- 支持25+编程语言和生态系统
- Y Combinator W24孵化公司
- 投资人包括YouTube联合创始人Jawed Karim
Corgea 的核心功能
Corgea构建了一套完整的AI驱动安全扫描体系，涵盖从代码漏洞检测到自动修复的全流程安全能力。
AI-Native SAST（BLAST） 是Corgea的核心引擎，采用基于LLM的上下文感知分析技术。与传统SAST工具依赖规则匹配不同，BLAST能够理解代码的业务逻辑上下文，检测传统工具难以发现的认证缺陷、授权问题等业务逻辑漏洞。该引擎支持20+编程语言，误报率控制在5%以下。
SAST Auto-fix 功能实现了安全修复的自动化。AI分析代码模式、框架和安全控制，生成上下文感知的修复补丁，修复准确率超过90%。开发者可以一键应用补丁，或在审查后手动修改。
Dependency Scanning 支持25+编程语言和生态系统的第三方依赖漏洞扫描，提供CVE详情、CVSS评分和依赖升级建议。
Secrets Detection 使用模式匹配、熵分析和AI上下文理解相结合的方式，检测硬编码的凭证、API密钥、令牌和敏感信息，覆盖AWS Keys、Azure Keys、OpenAI Keys、数据库连接字符串、私钥和证书等。
Container & IaC Scanning 支持Kubernetes、Terraform、Docker、CloudFormation、Azure ARM Templates、Helm charts的容器镜像和基础设施代码安全扫描。
Auto-triage 通过AI驱动的自动分类，分析漏洞的基础设施、安全控制和代码上下文，大幅减少误报噪音。
PolicyIQ 是自然语言策略配置引擎，允许开发者无需编写自定义规则即可用自然语言定义安全策略。
Corgea Agent 是AI代理模块，能够自主集成开发工作流，自动化执行安全任务和代码审查。
- AI驱动自动修复：修复准确率90%+，一键应用上下文感知的补丁
- 业务逻辑漏洞检测：基于LLM理解代码业务逻辑，检测认证绕过、授权漏洞等传统工具遗漏的问题
- 自然语言策略配置：PolicyIQ引擎支持用自然语言定义安全策略，无需编写代码
- 极低误报率：AI自动分类，误报率<5%
- 完整集成生态：GitHub、GitLab、Azure DevOps、BitBucket、IDE扩展、CLI、MCP Server
- 仅支持SaaS部署：目前仅提供云端SaaS服务，私有云部署尚在规划中
谁在使用 Corgea
Corgea面向开发团队、安全工程师、CTO/CISO以及企业安全部门，帮助他们解决实际的安全挑战。
场景一：业务逻辑漏洞检测。传统SAST工具只能检测已知模式，无法发现认证绕过、授权漏洞等业务逻辑缺陷。Corgea的AI分析器能够理解代码的业务逻辑上下文，检测到传统工具遗漏的漏洞。Airbyte创始工程师Sherif Nada评价Corgea为"magic wand"（魔法棒），正是对其业务逻辑检测能力的认可。
场景二：减少安全扫描噪音。安全工具产生大量误报，开发团队需要花费大量时间筛选。AI驱动的自动分类考虑基础设施、安全控制和代码上下文，误报率低于5%，让团队聚焦真实风险。
场景三：自动化漏洞修复。手动编写安全修复代码耗时且容易出错。Corgea自动生成上下文感知的修复代码，一键应用修复，修复准确率超过90%。
场景四：Secrets泄露防护。开发中意外提交密钥到代码库是常见问题。Corgea实时扫描并检测硬编码的API密钥、密码、证书，在密钥泄露前自动预警并提供修复建议。
场景五：依赖漏洞管理。开源依赖存在已知漏洞是供应链安全的核心挑战。Corgea跨25+语言扫描依赖树，提供CVE详情、CVSS评分和修复指导。
场景六：CI/CD安全集成。安全扫描需要融入开发流程。Corgea提供GitHub App、GitLab、Azure DevOps、BitBucket集成，支持IDE扩展、CLI、MCP Server，实现完整的SDLC安全集成。
💡 选择建议
如果团队正在使用传统SAST工具且被误报困扰，或需要检测业务逻辑漏洞，Corgea是理想选择。特别是需要自动化修复能力、降低人工修复成本的团队，应该优先考虑。
快速开始
Corgea设计了一套简洁的接入流程，帮助开发团队快速完成安全扫描集成。
第一步：注册和账户创建。访问corgea.com，使用GitHub或Google邮箱快速注册。Corgea支持主流代码托管平台账号直接登录，无需额外配置。
第二步：仓库连接。登录后连接第一个代码仓库，支持GitHub、GitLab、Azure DevOps、BitBucket。选择需要扫描的仓库，Corgea会自动识别项目类型和依赖。
第三步：首次扫描配置。选择扫描范围（全量仓库或特定路径），配置扫描策略。Corgea提供多种扫描类型：SAST代码漏洞扫描、依赖扫描、Secrets检测、IaC扫描。可以根据项目需求灵活组合。
第四步：PR扫描设置。配置Pull Request自动扫描触发，设置扫描阈值和通知规则。当开发人员提交PR时，Corgea自动执行安全扫描并返回结果。
第五步：集成配置。根据开发环境选择合适的集成方式：IDE扩展（VS Code、JetBrains系列）、CLI命令行工具、MCP Server。Corgea提供完整的API Reference文档，便于深度定制集成。
第六步：修复工作流。扫描完成后，查看详细结果，审查AI生成的修复建议。开发者可以一键应用修复，或手动修改后通过PR流程合并。所有修复都附带解释，帮助开发者理解安全问题的本质。
💡 最佳实践
建议先在非生产仓库测试扫描配置，熟悉修复工作流后再应用到主仓库。可以先用较小的代码范围测试，验证扫描策略的有效性，再逐步扩大扫描范围。
技术特点
Corgea的技术架构体现了AI原生安全的核心理念，在性能、安全性和扩展性方面都达到了行业领先水平。
AI-native SAST架构（BLAST） 是Corgea的技术核心。区别于传统SAST依赖规则匹配的模式，BLAST使用LLM深度理解代码上下文，能够识别业务逻辑层面的安全缺陷。这种上下文感知检测不仅分析代码的语法结构，还理解代码的实际用途、数据流和控制流，从而发现传统工具无法检测的复杂漏洞模式。该架构支持25+编程语言和生态系统，包括Java、JavaScript、TypeScript、Go、Ruby、Python、C#、C、C++、PHP等主流语言。
修复生成算法 是Corgea的核心竞争力。AI分析代码模式、框架和安全控制，生成上下文感知的补丁，修复准确率超过90%。每个修复都附带详细解释，帮助开发者理解修复逻辑。与简单替换不同，Corgea的修复考虑代码风格、框架特性和业务场景，确保修复的代码与原有代码高度兼容。
安全基础设施 采用企业级标准。部署于AWS云基础设施，数据传输采用TLS 1.3加密，静态数据采用AES-256加密。系统每日备份，保留30天归档。SOC 2合规认证正在准备中。
多语言支持 涵盖25+编程语言和生态系统，同时支持Kubernetes、Terraform、Docker、CloudFormation、Azure ARM Templates、Helm charts等IaC工具。
集成生态 提供完整的开发工具链集成，包括GitHub App、GitLab、Azure DevOps、BitBucket，支持IDE扩展、CLI、MCP Server，实现完整的SDLC安全集成。
- LLM上下文理解：突破传统规则匹配，能够识别业务逻辑层面的安全缺陷
- 90%+修复准确率：AI生成上下文感知的补丁，每个修复附带详细解释
- 完整集成生态：覆盖主流代码平台、IDE、CLI，满足各种开发场景需求
- 企业级安全：TLS 1.3 + AES-256加密，每日备份，SOC 2准备中
- 25+语言支持：全面覆盖主流编程语言和IaC工具
- 私有云部署尚不支持：目前仅提供SaaS服务，私有云部署需与企业团队讨论
常见问题
Corgea支持哪些编程语言？
Corgea支持25+编程语言，包括Java、JavaScript、TypeScript、Go、Ruby、Python、C#、C、C++、PHP等主流语言。同时支持Kubernetes、Terraform、Docker、CloudFormation、Azure ARM Templates、Helm charts等IaC工具的扫描。
Corgea的AI模型是如何训练的以修复代码漏洞？
Corgea的AI模型基于大规模安全漏洞数据集训练，能够理解代码上下文和业务逻辑。模型学习不同编程语言的代码模式、常见安全漏洞类型以及安全修复的最佳实践，从而生成符合代码风格和安全要求的修复方案。
Corgea的代码修复可靠性如何？
Corgea的修复准确率超过90%，每个修复都经过安全验证。用户可以预览修复内容并审查后再应用，确保修复符合项目需求。Metalware联合创始人Ryan Chow（前SpaceX产品经理）评价："Corgea's approach to use AI to write security fixes is novel and powerful"（Corgea使用AI编写安全修复的方法新颖且强大）。
Corgea与哪些漏洞检测系统集成？
Corgea支持与主流开发平台深度集成，包括GitHub Advanced Security、GitLab、Azure DevOps、BitBucket。同时提供IDE扩展（VS Code、JetBrains系列）、CLI命令行工具和MCP Server，满足各种开发场景需求。
代码在Corgea系统中会发生什么？
代码仅用于漏洞分析，不会存储或用于模型训练。所有数据传输采用TLS 1.3加密，静态数据采用AES-256加密。Corgea严格遵守隐私保护政策，确保代码安全。
Corgea会自动合并修复到代码库吗？
不会自动合并。用户可以预览AI生成的修复建议，审查后通过PR流程手动合并。这种设计确保开发者保持对代码的完全控制，修复必须经过团队审核流程才能进入代码库。
开发人员可以覆盖Corgea的建议吗？
是的，所有修复建议都可以审查、修改或拒绝。开发者保持完全控制，可以选择不接受建议或自行修改后应用。Corgea提供的是辅助决策，而非强制执行。
Corgea如何防止提示中毒（Prompt Poisoning）？
Corgea采用多层次验证机制，修复生成经过严格的安全审查流程。AI模型经过特殊训练，能够识别和拒绝恶意输入，确保不会引入新的安全风险。系统还会验证修复代码的安全性，防止引入二次漏洞。
Corgea如何确保系统安全？
Corgea部署于AWS云基础设施，采用企业级安全标准。数据传输使用TLS 1.3加密，静态数据使用AES-256加密。系统每日备份，保留30天归档。SOC 2合规认证正在准备中，确保符合行业安全标准。
可以部署Corgea到私有云吗？
当前仅支持SaaS部署模式。对于Enterprise客户，Corgea可以根据需求讨论定制化部署选项。如有私有云部署需求，建议联系团队讨论具体方案。
