加拿大阿尔伯塔省政府披露，其利用 Anthropic 的"Claude Code"对全省行政系统进行了整体安全审计。约 50 个 AI 智能体并行运行，仅用 20 小时就扫描了 4.66 亿行代码，找出安全漏洞，并进一步推进修复和老旧系统的重建[1]。政府机构将 AI 应用到如此深度的案例在全球范围内都很少见，这一实践有望成为其他政府的参考样板。
20 小时完成 4.66 亿行代码的全面体检
阿尔伯塔省技术创新部负责维护全省 27 个厅局的系统，规模约达 1,280 个应用程序和 3,400 个代码仓库。这些系统保存着税务记录、政府采购数据、社会福利个案档案等高度敏感的信息，但大量代码已经老化，且从未接受过系统性的安全审查[1]。
为此，该部门自 2025 年起使用结合 Claude Opus 和 Sonnet 模型的 Claude Code 开始了全面体检。约 50 个智能体自主并行工作，采用两阶段流程：先由规则引擎检测已知模式，再由 Claude 复核这些检测结果，并精确定位到具体文件和行号。扫描覆盖了该省拥有的全部代码仓库，耗时约 20 小时。据估算，用传统方法完成这项工作需要约 6.5 年，而且此次扫描还发现了现有自动扫描工具漏掉的问题[1]。
该省技术创新部部长 Nate Glubish 表示，省民将人生中最敏感的信息托付给政府，保护这些信息是政府的责任；借助 AI 查找并修复漏洞，把传统方式需要数年的工作在几小时内完成了[1]。
不止于发现：修复乃至推倒重建
对于扫描发现的漏洞，很多情况下 Claude Code 可以直接生成修复补丁、测试并构建。对于缺少自动化测试、无法确认补丁安全性的系统，Claude 会先编写测试再着手修复。对于过于陈旧或复杂、修补效率低下的代码，则采用更现代、更易维护的语言进行重建。一个约 25 年前用 Java 手工编写、当初花了 5 个月才建成的补贴项目门户网站，重建仅用了 4 到 5 天[1]。
不过，这并非把一切都交给 AI。所有补丁在上线前都必须经过该部门工程师的审查和批准，保留了人工的最终确认环节[1]。
红队与蓝队 AI 全天候巡逻
该省网络安全团队还构建了一组贯穿开发流程的专业审查智能体。"红队"智能体以攻击者的视角从外部探测应用程序，梳理漏洞可能被利用的路径；随后"蓝队"智能体依据国际安全标准评估应用的防御能力，并撰写指明待修复文件的整改计划。此外还有检查代码质量和面向公众文本可读性的智能体。每个应用程序在每轮检查中都要对照约 95 项安全控制进行检验。这些智能体均构建在 Claude Agent SDK 之上[1]。
在人才培养方面，通过"Alberta AI Academy"，数千名省政府员工和超过 1 万名普通市民学习了 AI 应用的基础知识。接下来还计划分析某厅局的 185 个遗留应用系统，将其整合为 16 个可复用的现代化应用[1]。
总结
阿尔伯塔省政府借助 Claude Code 在 20 小时内完成了 4.66 亿行代码的审计，并正以 AI 推进漏洞修复和老旧系统重建。该项目的详细经验已作为技术白皮书公开，7 月还将在埃德蒙顿举办案例分享活动[1]。老旧系统和技术债务是世界各地政府机构的共同难题，这场"AI 驱动的政务系统大扫除"能否推广到其他国家和地区，值得关注。
来源：https://www.anthropic.com/news/alberta-government-claude-cybersecurity
