在网络安全领域，代码审计一直是一项耗时耗力的工作。传统的静态代码分析工具虽然能自动化扫描，但往往存在误报率高、无法理解业务逻辑、缺乏验证手段等痛点。今天介绍的 DeepAudit 项目，通过 Multi-Agent 协作架构，让 AI 像黑客一样攻击，像专家一样防御，为代码安全审计带来了全新的解决方案。

什么是 DeepAudit？

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。

核心优势

特性	描述
Multi-Agent 自主审计	AI 自动编排审计策略，全天候自动化执行
RAG 知识库增强	结合代码语义与上下文，大幅降低误报率
沙箱 PoC 验证	自动生成并执行攻击脚本，确认漏洞真实危害
支持本地部署	数据不出内网，支持 Llama3/DeepSeek 等本地模型
多平台支持	兼容 OpenAI、Claude、通义千问、智谱 GLM 等多种 LLM

工作原理

DeepAudit 采用微服务架构，核心由 Multi-Agent 引擎驱动，整个审计流程分为五个阶段：

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
2	信息收集	Recon Agent	扫描项目结构，识别框架/库/API，提取攻击面
3	漏洞挖掘	Analysis Agent	结合 RAG 知识库与 AST 分析，深度审查代码
4	PoC 验证	Verification Agent	编写 PoC 脚本，在 Docker 沙箱中执行验证
5	报告生成	Orchestrator	汇总所有发现，生成最终报告

技术栈

• 前端：React 18 + TypeScript + Vite + TailwindCSS + shadcn/ui
• 后端：FastAPI + Python 3.11+ + PostgreSQL
• AI 引擎：LangChain + LangGraph + LiteLLM + ChromaDB
• 代码分析：Tree-sitter + Semgrep
• 沙箱环境：Docker

支持的漏洞类型

DeepAudit 支持检测多种常见的安全漏洞类型：

• 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
• 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

主要功能

功能	说明
🤖 Agent 深度审计	Multi-Agent 协作，自主编排审计策略
🧠 RAG 知识增强	代码语义理解，CWE/CVE 知识库检索
🔒 沙箱 PoC 验证	Docker 隔离执行，验证漏洞有效性
🗂️ 项目管理	GitHub/GitLab 导入，ZIP 上传，10+ 语言支持
⚡ 即时分析	代码片段秒级分析，粘贴即用
🔍 五维检测	Bug · 安全 · 性能 · 风格 · 可维护性
💡 What-Why-How	精准定位 + 原因解释 + 修复建议
📋 审计规则	内置 OWASP Top 10，支持自定义规则集
📝 提示词模板	可视化管理，支持中英文双语
📊 报告导出	PDF / Markdown / JSON 一键导出

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：

curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/lintsinghua/DeepAudit/v3.0.0/docker-compose.prod.cn.yml | docker compose -f - up -d

启动成功后，访问 http://localhost:3000 开始体验。

方式二：克隆代码部署

git clone https://github.com/lintsinghua/DeepAudit.git && cd DeepAudit
cp backend/env.example backend/.env
# 编辑 backend/.env 填入你的 LLM API Key
docker compose up -d

💡 提示：首次启动会自动构建沙箱镜像，可能需要几分钟。

支持的 LLM 平台

DeepAudit 支持多种 LLM 平台，满足不同场景需求：

平台类型	支持的模型
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	Llama3、Qwen2.5、CodeLlama、DeepSeek-Coder、Codestral（通过 Ollama）

应用场景

1. 企业安全审计

💡 企业级应用：CI/CD 流程集成，自动化代码安全检查；外包项目验收，确认漏洞真实可利用性；合规审计，满足安全合规要求。

2. 开发团队

• 开发阶段实时检测，提前发现安全问题
• 代码审查辅助，降低人工审计工作量
• 安全培训，通过真实漏洞案例提升安全意识

3. 安全研究

• 漏洞挖掘研究，探索新的攻击技术
• PoC 验证，确认漏洞可利用性
• 知识库构建，积累安全经验

核心优势

解决传统审计痛点

😫 传统审计的痛点	💡 DeepAudit 解决方案
人工审计效率低 跟不上 CI/CD 代码迭代速度	🤖 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	🔒 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 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

常见问题

Q: DeepAudit 支持哪些编程语言？

A: DeepAudit 支持 10+ 种编程语言，包括 Python、Java、JavaScript、Go、C++、C#、PHP、Ruby 等。

Q: 如何选择合适的 LLM 模型？

A: 对于企业用户，建议使用 GPT-4 或 Claude 3.5 Sonnet 以获得最佳效果；对于隐私敏感场景，可以使用本地部署的 Llama3 或 DeepSeek 模型。

Q: 沙箱 PoC 验证安全吗？

A: 沙箱使用 Docker 隔离环境，确保攻击脚本在安全的环境中执行，不会影响主机系统。

Q: 可以集成到 CI/CD 流程中吗？

A: 可以，DeepAudit 提供了 API 接口，可以轻松集成到 GitHub Actions、GitLab CI 等 CI/CD 工具中。

总结

DeepAudit 是一个创新的 AI 驱动代码安全审计平台，通过 Multi-Agent 协作架构和沙箱 PoC 验证技术，解决了传统代码审计工具的痛点。它不仅提高了审计效率，还大幅降低了误报率，让漏洞挖掘变得更加触手可及。

对于企业安全团队、开发人员和安全研究者来说，DeepAudit 都是一个值得尝试的强大工具。无论是用于 CI/CD 集成、代码审查辅助，还是安全研究，它都能提供专业级的代码审计能力。

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原文链接：https://ai225.com/article/deepaudit-ai-audit-platform

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