DeepAudit - 开源的代码审计智能体平台 🦸‍♂️

让代码漏洞挖掘像呼吸一样简单，小白也能当黑客挖洞

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📸 界面预览

🤖 Agent 审计入口

首页快速进入 Multi-Agent 深度审计

📋 审计流日志 实时查看 Agent 思考与执行过程	🎛️ 智能仪表盘 一眼掌握项目安全态势
⚡ 即时分析 粘贴代码 / 上传文件，秒出结果	🗂️ 项目管理 GitHub/GitLab 导入，多项目协同管理

📊 专业报告

一键导出 PDF / Markdown / JSON（图中为快速模式，非Agent模式报告）

👉 查看Agent审计完整报告示例

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⚡ 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：

• 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

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🏗️ 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

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🚀 快速开始 (Docker)

1. 启动项目

复制一份 backend/env.example 为 backend/.env，并按需配置 LLM API Key。 然后执行以下命令一键启动：

# 1. 准备配置文件
cp backend/env.example backend/.env

# 2. 构建沙箱镜像 (首次运行必须)
cd docker/sandbox && chmod +x build.sh && ./build.sh && cd ../..

# 3. 启动服务
docker compose up -d

🎉 启动成功！ 访问 http://localhost:3000 开始体验。

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🔧 源码启动指南

适合开发者进行二次开发调试。

环境要求

• Python 3.10+
• Node.js 18+
• PostgreSQL 14+
• Docker (用于沙箱)

1. 后端启动

cd backend
# 激活虚拟环境 (推荐 uv/poetry)
source .venv/bin/activate 

# 安装依赖
pip install -r requirements.txt

# 启动 API 服务
uvicorn app.main:app --reload

2. 前端启动

cd frontend
npm install
npm run dev

3. 沙箱环境

开发模式下，仍需通过 Docker 启动沙箱服务。

cd docker/sandbox
./build.sh

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🤖 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

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🔌 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

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🎯 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 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。

• v1.0: 基础静态分析，集成 Semgrep
• v2.0: 引入 RAG 知识库，支持 Docker 安全沙箱
• v3.0: Multi-Agent 协作架构 (Current)
• 支持更多漏洞验证 PoC 模板
• 支持更多语言
• 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
• 优化Agent: 支持自定义Agent

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🤝 贡献与社区

贡献指南

我们非常欢迎您的贡献！无论是提交 Issue、PR 还是完善文档。 请查看 CONTRIBUTING.md 了解详情。

📄 许可证

本项目采用 MIT License 开源。

📈 项目热度

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