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(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。
我们致力于解决传统 SAST 工具的三大痛点:
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?
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| 人工审计效率低 |
🤖 Multi-Agent 自主审计 |
| 传统工具误报多 | 🧠 RAG 知识库增强 |
| 数据隐私担忧 | 🔒 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 | 💥 沙箱 PoC 验证 |
🏗️ 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
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| 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 |
| 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) |
| 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 |
| 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 |
| 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
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
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sql_injection | | xss | | command_injection | | path_traversal | | ssrf | | xxe | |
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insecure_deserialization | |
hardcoded_secret | | weak_crypto | | authentication_bypass | | authorization_bypass | | idor | |
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📖 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
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| GitHub/GitLab/Gitea 导入,ZIP 上传,10+ 语言支持 | |
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| Bug · 安全 · 性能 · 风格 · 可维护性 | |
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| PDF / Markdown / JSON 一键导出 | |
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🦖 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。
- 引入 RAG 知识库,支持 Docker 安全沙箱
- Multi-Agent 协作架构 (Current)
- 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
下载地址:
https://github.com/lintsinghua/DeepAudit
网络靶场思维导图
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;
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回复“护网”;获取护网学习资料 ;
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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;
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