源代码中敏感信息检测：信息熵与LLM的结合应用

1. 引言

在数字化时代，软件代码中敏感信息（如密码、令牌和API密钥等）的保护变得尤为重要。传统安全扫描工具依赖正则表达式进行规则匹配，但面对复杂代码库时存在误报和漏报问题。本文介绍一种结合信息熵技术与大型语言模型(LLM)的补充方法，提高敏感信息检测的准确性。

2. 信息熵基础

2.1 概念定义

信息熵由克劳德·香农在1948年提出，用于衡量信息的不确定性或随机性。在代码分析中，随机生成的敏感信息（如API密钥、密码）通常具有较高的信息熵。

2.2 信息熵计算步骤

1. 字符频率统计：统计字符串中每个字符出现的频率
2. 概率分布计算：计算每个字符出现的概率
3. 熵值计算：应用香农熵公式计算字符串的熵值

Python实现示例：

from collections import Counter
from math import log2

def calculate_entropy(s):
    counts = Counter(s)
    total = len(s)
    probabilities = [count/total for count in counts.values()]
    entropy = -sum(p * log2(p) for p in probabilities if p > 0)
    return entropy

3. 算法执行流程

3.1 整体流程

1. 计算目标代码的熵值
2. 筛选高熵值代码行
3. 预处理后发送到LLM进行识别分类

3.2 高熵值代码行识别

阈值选择方法：

• 统计分析：分析代码行熵值分布
• 经验规则：基于经验定义阈值范围
• 机器学习：通过大量敏感信息样本训练确定阈值范围

注意事项：

• 不单一定义特定阈值，而是使用阈值范围
• 普通代码行可能也有高熵值，需平衡误报率

4. 大型语言模型(LLM)的应用

4.1 LLM的作用

• 判断高熵值字符串是否为敏感信息
• 对敏感信息进行分类

4.2 实现优势

• 相比直接分析整个代码库，先筛选高熵值代码可：
  • 降低LLM识别难度
  • 减少token使用量，降低成本

Python伪码示例：

def check_sensitive_info(string):
    code_string = pre_process(string)  # 预处理
    response = large_language_model_api.predict(string)  # 调用LLM API
    info = post_process(response)  # 后处理
    return info

4.3 模型选择建议

• 优先选择经过敏感信息识别微调的专用LLM
• 可通过提示工程优化识别效果

5. 应用场景与集成方案

5.1 安全左移实践

遵循SDL(安全开发生命周期)和DevSecOps理念，将检测集成到开发流程早期：

1. 编码阶段：

   • IDE集成检测插件(如IAST工具)
   • 实时提示潜在敏感信息

2. 代码提交阶段：

   • 暂存仓库扫描
   • 不合规代码退回整改

3. 发布与运维阶段：

   • 上线前后整体扫描
   • 定期扫描策略
   • 监控代码仓库变更

5.2 适用场景

• 大规模代码库审计
• 持续集成/持续部署(CI/CD)管道
• 第三方代码安全评估
• 合规性检查

6. 优势与局限性

6.1 方法优势

1. 补充传统方法：弥补正则表达式规则的不足
2. 提高准确性：结合熵值筛选和语义理解
3. 成本效益：先筛选后分析，优化LLM使用成本

6.2 当前局限性

1. 熵值相近问题：普通代码与敏感信息可能熵值接近
2. 语言特异性：LLM可能对某些编程语言语法处理不佳
3. 模型限制：LLM对某些敏感信息类型可能不够敏感

7. 未来发展方向

1. 算法优化：改进熵值计算方法，减少误报
2. 模型微调：针对敏感信息检测专门训练LLM
3. 多技术融合：结合静态分析、动态分析等方法
4. 自动化集成：深化DevSecOps流程整合

8. 实施建议

1. 分阶段部署：先在小规模代码库测试，再逐步推广
2. 阈值调优：根据实际代码特征调整熵值阈值范围
3. 结果验证：建立人工审核机制验证检测结果
4. 持续改进：收集误报/漏报案例优化算法和模型

附录：关键公式

香农熵公式：

H = -Σ p(x) * log2 p(x)

其中：

• H为信息熵
• p(x)为字符x在字符串中出现的概率
• 求和范围为字符串中所有不同字符