github 上发现一个开源的代码漏洞挖掘多智能体系统 DeepAudit。
口号：人人拥有的 AI 黑客战队，让漏洞挖掘触手可及。
它主打：小白一键部署运行，自主协作审计 + 自动化沙箱 PoC 验证；支持 Ollama 私有部署，一键生成报告；支持中转站。让安全不再昂贵，让审计不再复杂。
⚡ 项目概述
DeepAudit 是一个基于 Multi-Agent 协作架构 的下一代代码安全审计平台。它不仅仅是一个静态扫描工具，而是模拟安全专家的思维模式，通过多个智能体（Orchestrator、Recon、Analysis、Verification）的自主协作，实现对代码的深度理解、漏洞挖掘和 自动化沙箱 PoC 验证。
它主要想解决传统 SAST 工具的三大痛点：
- 误报率高 — 缺乏语义理解，大量误报消耗人力
- 业务逻辑盲点 — 无法理解跨文件调用和复杂逻辑
- 缺乏验证手段 — 不知道漏洞是否真实可利用
用户只需导入项目，DeepAudit 便全自动开始工作：识别技术栈 → 分析潜在风险 → 生成脚本 → 沙箱验证 → 生成报告，最终输出一份专业审计报告。
核心理念：让 AI 像黑客一样攻击，像专家一样防御。
（想了解更多 Agent/RAG 的工程化落地，可以在 人工智能 板块延伸阅读与交流。）
💡 为什么选择 DeepAudit？
| 😫 传统审计的痛点 |
💡 DeepAudit 解决方案 |
| 人工审计效率低：跨不上 CI/CD 代码迭代速度，拖慢发布流程 |
🤖 Multi-Agent 自主审计：AI 自动编排审计策略，全天候自动化执行 |
| 传统工具误报多：缺乏语义理解，每天花费大量时间清洗噪音 |
🧠 RAG 知识库增强：结合代码语义与上下文，大幅降低误报率 |
| 数据隐私担忧：担心核心源码泄露给云端 AI，无法满足合规要求 |
🔒 支持 Ollama 本地部署：数据不出内网，支持 Llama3/DeepSeek 等本地模型 |
| 无法确认真实性：外包项目漏洞多，不知道哪些漏洞真实可被利用 |
💥 沙箱 PoC 验证：自动生成并执行攻击脚本，确认漏洞真实危害 |
🏗️ 系统架构
整体架构图
DeepAudit 采用微服务架构，核心由 Multi-Agent 引擎驱动。
🔄 审计工作流
| 步骤 |
阶段 |
负责 Agent |
主要动作 |
| 1 |
策略规划 |
Orchestrator |
接收审计任务，分析项目类型，制定审计计划，下发任务给子 Agent |
| 2 |
信息收集 |
Recon Agent |
扫描项目结构，识别框架/库/API，提取攻击面（Entry Points） |
| 3 |
漏洞挖掘 |
Analysis Agent |
结合 RAG 知识库与 AST 分析，深度审查代码，发现潜在漏洞 |
| 4 |
PoC 验证 |
Verification Agent |
(关键) 编写 PoC 脚本，在 Docker 沙箱中执行。如失败则自我修正重试 |
| 5 |
报告生成 |
Orchestrator |
汇总所有发现，剔除被验证为误报的漏洞，生成最终报告 |
📂 项目代码结构
DeepAudit/
├── backend/ # Python FastAPI 后端
│ ├── app/
│ │ ├── agents/ # Multi-Agent 核心逻辑
│ │ │ ├── orchestrator.py # 总指挥：任务编排
│ │ │ ├── recon.py # 侦察兵：资产识别
│ │ │ ├── analysis.py # 分析师：漏洞挖掘
│ │ │ └── verification.py # 验证者：沙箱 PoC
│ │ ├── core/ # 核心配置与沙箱接口
│ │ ├── models/ # 数据库模型
│ │ └── services/ # RAG, LLM 服务封装
│ └── tests/ # 单元测试
├── frontend/ # React + TypeScript 前端
│ ├── src/
│ │ ├── components/ # UI 组件库
│ │ ├── pages/ # 页面路由
│ │ └── stores/ # Zustand 状态管理
├── docker/ # Docker 部署配置
│ ├── sandbox/ # 安全沙箱镜像构建
│ └── postgres/ # 数据库初始化
└── docs/ # 详细文档
🚀 快速开始
方式一：一行命令部署（推荐）
使用预构建的 Docker 镜像，无需克隆代码，一行命令即可启动：
curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/lintsinghua/DeepAudit/v3.0.0/docker-compose.prod.yml | docker compose -f - up -d
🇨🇳 国内加速部署
使用南京大学镜像站加速拉取 Docker 镜像（将 ghcr.io 替换为 ghcr.nju.edu.cn）：
# 国内加速版 - 使用南京大学 GHCR 镜像站
curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/lintsinghua/DeepAudit/v3.0.0/docker-compose.prod.cn.yml | docker compose -f - up -d
手动拉取镜像（如需单独拉取）（点击展开）
# 前端镜像
docker pull ghcr.nju.edu.cn/lintsinghua/deepaudit-frontend:latest
# 后端镜像
docker pull ghcr.nju.edu.cn/lintsinghua/deepaudit-backend:latest
# 沙箱镜像
docker pull ghcr.nju.edu.cn/lintsinghua/deepaudit-sandbox:latest
💡 镜像源由 南京大学开源镜像站 提供支持
💡 配置 Docker 镜像加速（可选，进一步提升拉取速度）（点击展开）
如果拉取镜像仍然较慢，可以配置 Docker 镜像加速器。编辑 Docker 配置文件并添加以下镜像源：
- Linux / macOS：编辑
/etc/docker/daemon.json
- Windows：右键 Docker Desktop 图标 → Settings → Docker Engine
{ "registry-mirrors": [ "https://docker.1ms.run", "https://dockerproxy.com", "https://hub.rat.dev" ] }
保存后重启 Docker 服务：
# Linux
sudo systemctl restart docker
# macOS / Windows
# 重启 Docker Desktop 应用
🎉 启动成功！ 访问 http://localhost:3000 开始体验。
方式二：克隆代码部署
适合需要自定义配置或二次开发的用户：
# 1. 克隆项目
git clone https://github.com/lintsinghua/DeepAudit.git && cd DeepAudit
# 2. 配置环境变量
cp backend/env.example backend/.env
# 编辑 backend/.env 填入你的 LLM API Key
# 3. 一键启动
docker compose up -d
首次启动会自动构建沙箱镜像，可能需要几分钟。（涉及容器与镜像构建的排障经验，也可参考 云原生/IaaS 相关讨论。）
🔧 源码开发指南
适合开发者进行二次开发调试。
环境要求
- Python 3.11+
- Node.js 20+
- PostgreSQL 15+
- Docker（用于沙箱）
1. 手动启动数据库
docker compose up -d redis db
2. 后端启动
cd backend
# 配置环境
cp env.example .env
# 使用 uv 管理环境（推荐）
uv sync
source .venv/bin/activate
# 启动 API 服务
uvicorn app.main:app --reload
3. 前端启动
cd frontend
# 配置环境
cp .env.example .env pnpm install pnpm dev
3. 沙箱环境
开发模式下需要本地 Docker 拉取沙箱镜像：
# 标准拉取
docker pull ghcr.io/lintsinghua/deepaudit-sandbox:latest
# 国内加速（南京大学镜像站）
docker pull ghcr.nju.edu.cn/lintsinghua/deepaudit-sandbox:latest
🤖 Multi-Agent 智能审计
支持的漏洞类型
| 漏洞类型 |
描述 |
sql_injection |
SQL 注入 |
xss |
跨站脚本攻击 |
command_injection |
命令注入 |
path_traversal |
路径遍历 |
ssrf |
服务端请求伪造 |
xxe |
XML 外部实体注入 |
| 漏洞类型 |
描述 |
insecure_deserialization |
不安全反序列化 |
hardcoded_secret |
硬编码密钥 |
weak_crypto |
弱加密算法 |
authentication_bypass |
认证绕过 |
authorization_bypass |
授权绕过 |
idor |
不安全直接对象引用 |
📖 详细文档请查看 Agent 审计指南
（如果你更关注“漏洞验证/PoC 构造/利用链判断”等环节，可在 安全/渗透/逆向 继续深挖。）
🔌 支持的 LLM 平台
🌍 国际平台
OpenAI GPT-4o / GPT-4
Claude 3.5 Sonnet / Opus
Google Gemini Pro
DeepSeek V3
🇨🇳 国内平台
通义千问 Qwen
智谱 GLM-4
Moonshot Kimi
文心一言 · MiniMax · 豆包
🏠 本地部署
Ollama
Llama3 · Qwen2.5 · CodeLlama
DeepSeek-Coder · Codestral
代码不出内网
💡 支持 API 中转站，解决网络访问问题 | 详细配置 → LLM 平台支持
🎯 功能矩阵
| 功能 |
说明 |
模式 |
| 🤖 Agent 深度审计 |
Multi-Agent 协作，自主编排审计策略 |
Agent |
| 🧠 RAG 知识增强 |
代码语义理解，CWE/CVE 知识库检索 |
Agent |
| 🔒 沙箱 PoC 验证 |
Docker 隔离执行，验证漏洞有效性 |
Agent |
| 🗂️ 项目管理 |
GitHub/GitLab/Gitea 导入，ZIP 上传，10+ 语言支持 |
通用 |
| ⚡ 即时分析 |
代码片段秒级分析，粘贴即用 |
通用 |
| 🔍 五维检测 |
Bug · 安全 · 性能 · 风格 · 可维护性 |
通用 |
| 💡 What-Why-How |
精准定位 + 原因解释 + 修复建议 |
通用 |
| 📋 审计规则 |
内置 OWASP Top 10，支持自定义规则集 |
通用 |
| 📝 提示词模板 |
可视化管理，支持中英文双语 |
通用 |
| 📊 报告导出 |
PDF / Markdown / JSON 一键导出 |
通用 |
| ⚙️ 运行时配置 |
浏览器配置 LLM，无需重启服务 |
通用 |
🦖 发展路线图
我们正在持续演进，未来将支持更多语言和更强大的 Agent 能力。
- 基础静态分析，集成 Semgrep
- 引入 RAG 知识库，支持 Docker 安全沙箱
- Multi-Agent 协作架构（Current）
- 支持更真实的模拟服务环境，进行更真实漏洞验证流程
- 沙箱从function_call优化集成为稳定MCP服务
- 自动修复 (Auto-Fix)：Agent 直接提交 PR 修复漏洞
- 增量PR审计：持续跟踪 PR 变更，智能分析漏洞，并集成CI/CD流程
- 优化RAG：支持自定义知识库
下载地址
https://github.com/lintsinghua/DeepAudit
更多类似开源安全工具与实战项目，也可以到 开源实战 或云栈社区做进一步的资料沉淀与讨论。
发表于 昨天 18:38
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