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国内首个开源的AI黑客多智能体(github下载)

Hacking黑白红 • 7 月前 • 496 次点击  
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。
国内首个开源的代码漏洞挖掘多智能体系统。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(OrchestratorReconAnalysisVerification)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

我们致力于解决传统 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。

💡 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(作者亲测非常无敌之快)

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:

# Linuxsudo 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。


🔧 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 syncsource .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


🔌 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

图片


网络靶场思维导图




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资料获取


回复“电子书”获取web渗透、CTF电子书:

回复“视频教程”获取渗透测试视频教程;  

回复“内网书籍”获取内网学习书籍;        

回复“CTF工具”获取渗透、CTF全套工具;

回复“内网渗透;获取内网渗透资料;

回复护网;获取护网学习资料 ;

回复python,获取python视频教程;

回复java,获取Java视频教程;

回复go,获取go视频教程


知识星球



【Hacking藏经阁】知识星球致力于分享技术认知

1、技术方面。主攻渗透测试(web和内网)、CTF比赛、逆向、护网行动等;

400G渗透教学视频、80多本安全类电子书、50个渗透靶场(资料主要来自本人总结、以及学习过程中购买的课程)

2、认知方面。副业经营、人设IP打造,具体点公众号运营、抖*yin等自媒体运营(目前主要在运营两个平台4个号)。


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渗透实战系列


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