文章总结： 本文分享使用LangChain框架构建AI代码审计代理的实践经验，重点介绍其工具集成、链式调用和RAG处理等优点，同时指出依赖服务商、高资源消耗和AI幻觉等局限性。作者通过PHPSSRF检测工具示例展示漏洞发现过程，并提出添加验证模块、国标RAG和任务自动化等改进方向。 综合评分： 78 文章分类： 代码审计,AI安全,漏洞分析,安全工具,安全开发
LangChain AI代码审计Agent 初用心得
d2550自留地
2026年5月25日 09:37 江苏
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安全小白
LangChain AI代码审计Agent 初用心得
本人使用的优缺点总结
优点
- 封装prompt、llm，Parser 调用确实方便
- 工具集成，如一个
@tool就可以封装成一个agent的方法 - 链式调用
- 对RAG处理以及向量数据库处理比较方便
缺点：
- 受服务提供商的限制，如官方GLM暂未集成
框架
设计思想是通过对审计的重点使用@tool进行封装，让agent知道自己要干哪些事情，然后进行补充，这里写死比较局限，得喂一些rag
"""
PHP Ssrf 检测工具
"""
from langchain_core.tools import tool
from typing import List, Dict, Any
import re
@tool
def detect_php_ssrf(code: str) -> List[Dict[str, Any]]:
"""检测 PHP SSRF (服务端请求伪造) 漏洞"""
import re
vulnerabilities = []
"""例如"""
patterns = {
"file_get_contents": {
"pattern": r'file_get_contents\s*\([^)]*\$_(GET|POST|REQUEST)',
"severity": "HIGH",
"description": "file_get_contents 使用用户输入，可能 SSRF"
},
"curl_setopt URL": {
"pattern": r'curl_setopt.*CURLOPT_URL.*\$_(GET|POST|REQUEST)',
"severity": "HIGH",
"description": "cURL 请求 URL 由用户控制"
},
"fopen用户输入": {
"pattern": r'fopen\s*\([^)]*\$_(GET|POST|REQUEST)',
"severity": "MEDIUM",
"description": "fopen 打开用户指定的 URL"
},
}
lines = code.splitlines()
for i, line in enumerate(lines, 1):
for vuln_type, info in patterns.items():
if re.search(info["pattern"], line, re.IGNORECASE):
vulnerabilities.append({
"type": f"PHP SSRF - {vuln_type}",
"line": i,
"code": line.strip(),
"description": info["description"],
"severity": info["severity"]
})
return vulnerabilities
使用漏洞分析+污点检测的，判断此处是否用户可控
## 详细发现
### 1. SSRF (服务端请求伪造) - CRITICAL
**位置**: webhook/model.php 第 580-620 行，misc/model.php 第 200-250 行
**检测方式**: detect_php_ssrf + LLM 分析
**污点验证**: is_tainted=True, confidence=HIGH
审计结果
目前看来，确实能够审计出来一些有用或者可以水cve的洞，对于组合漏洞的挖掘效果不是很尽如人意
关于ai幻觉
让每次ai干活的时候，让读取一个类似于：《用户使用协议》的东西进行排除，但是不能完全排除
消耗
因为不集成GLM，所以我这里使用的QWEN3.5-PLUS,简单审计100w token就消耗完了，LangChain这种工具的开发还是得使用本地模型进行调试
TODO
- 添加LLM漏洞验证模块
- 添加国标+实际漏洞的RAG
- 添加任务模块让工具自行pull干活
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