AI Security Studio предлагает иной подход к анализу безопасности, работая полностью локально и исключая необходимость отправки кода с машины пользователя. Это крайне важно для конфиденциальных данных, соглашений о неразглашении и проприетарных кодовых баз. Инструмент использует локальную большую языковую модель (LLM) и не совершает внешних вызовов API или отправку телеметрии. Ключевой особенностью является движок ASS Script, который позволяет записывать и воспроизводить офлайн-сканирования безопасности.Процесс сканирования отдает приоритет детерминированному анализу перед использованием LLM. Он следует конвейеру, начиная с парсинга, затем использует движок правил для первоначального обнаружения, извлечения знаний, суммирования и, наконец, рассуждений LLM. LLM работает со структурированными сводками, а не с необработанным кодом, для объяснения уязвимостей и сопоставления результатов.ASS Script, написанный на обычном YAML, позволяет пользователям записывать рабочие процессы как серию взаимодействий с узлами и вызовов сканирования. Эти скрипты читаемы и могут быть воспроизведены идентично из графического интерфейса или командной строки. Эта возможность "записать один раз, воспроизводить навсегда" обеспечивает последовательное выполнение.Для создания демонстрационных видео AI Security Studio также использует офлайн-конвейер озвучивания. Это включает написание списка кадров в формате markdown, который затем обрабатывается скриптом Python. Этот скрипт использует встроенный в macOS синтезатор речи (TTS) для генерации голоса и ffmpeg для создания аудио и субтитров.Весь процесс генерации озвучивания, включая синхронизированные метки и создание субтитров, выполняется локально без зависимости от облачных сервисов. Это соответствует основной философии проекта — сохранению конфиденциальности данных. Шаблон, отдающий приоритет детерминированным, локальным шагам перед использованием ИИ или сетевых вызовов, подчеркивается как ценный архитектурный принцип.