审代码还自动写 PoC，挖出 49 个 CVE 的 AI 审计平台开源

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大白
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知白守黑1024

2026年10月22日 06:16
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MULTI-AGENT · CODE AUDIT · SANDBOX POC

审代码还自动写 PoC
挖出 49 个 CVE 的 AI 审计平台开源

DeepAudit · 四智能体协作 / 沙箱验证 / RAG 增强 / 可本地部署

先看一组战绩：DataEase 9.8 分 JNDI 注入、JimuReport 9.8 分反序列化、禅道 9.1 分提权、xxl-job、mall、eladmin这些 GitHub 上几万星的国产明星项目，都在它手里栽过跟头——累计49 个 CVE 编号 + 6 个 GHSA 安全公告，横跨 17 个知名开源项目。

挖出这些洞的不是某个大厂安全团队，而是一个Multi-Agent 代码审计平台：让一队 AI 智能体模拟安全专家的完整工作流——读代码、找漏洞、写攻击脚本、扔进沙箱验证，最后输出一份带 CVSS 评分的专业审计报告。这就是今天的主角DeepAudit，v3 版本已开源，7.2k Star，AGPL-3.0 协议。

导入项目 → Agent 审计 → 沙箱验证 → 报告导出全流程

先花三十秒认识它

$ whoami

▸DeepAudit — Multi-Agent 代码安全审计平台（v3）

▸底座：FastAPI + LangGraph · 前端 React + TS · 协议 AGPL-3.0

▸四智能体：Orchestrator / Recon / Analysis / Verification

▸杀手锏：Docker 沙箱跑 PoC，验证不过的漏洞直接剔除

▸模型：GPT / Claude / DeepSeek / Qwen / GLM / Kimi / Ollama

$ 战绩: 49 CVE · 6 GHSA · 17 个知名开源项目 ▊

它不是\"又一个扫描器\"

用过传统 SAST 工具的都知道三大痛：误报率高——不懂语义，几千条告警里九成是噪音；业务逻辑盲——跨文件调用、复杂业务流看不明白；没有验证手段——报完就完了，洞到底能不能利用没人知道。

DeepAudit 的回答是：别做规则匹配了，让 AI 把安全专家的审计流程完整演一遍。官方那句口号说得挺准——\"让 AI 像黑客一样攻击，像专家一样防御\"。你只管导入项目（GitHub / GitLab / Gitea 一键拉取，或者传 ZIP），后面全自动：识别技术栈 → 分析风险 → 生成脚本 → 沙箱验证 → 出报告。

Agent 审计入口：选择项目与审计模式，一键进入 Multi-Agent 深度审计

四个 Agent，一条审计流水线

打开源码目录，backend/app/agents/下四个文件就是这个平台的大脑，分工像一支正规审计小队：

官方架构图：Multi-Agent 引擎驱动，RAG 知识库与沙箱执行环境支撑（点击放大）

灵魂功能：报漏洞之前，先打一遍给你看

这是 DeepAudit 和所有传统工具拉开差距的地方。普通扫描器的输出是\"这里可能有问题\"；DeepAudit 的 Verification Agent 干的是\"我写个攻击脚本打给你看\"——针对每个疑似漏洞生成 PoC，扔进Docker 隔离沙箱里真实执行：

验证成功→ 漏洞坐实，攻击路径和证据一起写进报告，附带 CVSS 评分；

验证失败→ Agent 自我修正：换思路、改 payload、重写脚本再来，反复尝试后仍打不通的，按误报直接剔除，不进最终报告。

等于用\"实弹演习\"替代\"纸上谈兵\"，误报率被机制性摁住。审计过程全程可视：审计流日志实时展示每个 Agent 的思考与执行——它在看哪个文件、为什么可疑、PoC 第几版跑通了，像看一个安全专家直播工作。

审计流日志：实时查看 Agent 思考与执行过程，验证环节全程透明

战绩单：49 个 CVE 的含金量

空谈架构没意思，直接看战果。这里必须说清楚：这批 CVE 是 DeepAudit 团队用其闭源内测版挖的，开源版与闭源版同架构，能力以官方演示为准。挑几个 9 分以上的：

一份完整的 CVE 清单在仓库CVEList.md里，每条都带 NVD 编号可查。对国产开源项目的覆盖尤其狠——O2oa 一个项目就交了 16 个 XSS。挖洞的还是团队两个人，这产出效率值得玩味。

审计报告：漏洞详情 + 修复建议，一键导出 PDF / Markdown / JSON

技术底座拆解

编排层：LangChain + LangGraph。四个 Agent 的协作状态机用 LangGraph 驱动，LiteLLM 做统一模型网关——换模型只改配置，OpenAI / Claude / Gemini / DeepSeek / 通义 / 智谱 / Kimi / 文心 / 豆包都能接，还支持 API 中转站。

知识层：RAG + AST。ChromaDB 向量库存 CWE/CVE 知识库，Tree-sitter 做多语言语法树解析——Analysis Agent 找漏洞时不是靠运气，是\"这个模式在历史 CVE 里出现过 + 语法树确认数据流可达\"的双保险。

验证层：Docker 沙箱。专门的沙箱镜像隔离执行 PoC，打不通不罢休；路线图显示沙箱正从 function\_call 迁移到稳定 MCP 服务。

检测面：12 类漏洞。SQL 注入、XSS、命令注入、路径遍历、SSRF、XXE、反序列化、硬编码密钥、弱加密、认证/授权绕过、IDOR；外加 Bug / 安全 / 性能 / 风格 / 可维护性五维检测和 OWASP Top 10 规则集，报告按 What-Why-How 组织——在哪、为什么、怎么修。

三步跑起来

官方预构建了 Docker 镜像，不用克隆代码，一行命令启动（国内用南京大学镜像站加速版）：

国际版

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

国内加速版（南京大学 GHCR 镜像）

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

启动后访问

http://localhost:3000 ▊

进浏览器先配模型（运行时配置、不用重启服务）：接云模型 API Key，或者填Ollama 地址走全本地——Llama3、Qwen2.5、DeepSeek-Coder 都行，代码不出内网，这是给合规敏感企业准备的路。项目导入支持 GitHub / GitLab / Gitea，也吃 ZIP 包，10+ 语言通吃。

项目管理：GitHub / GitLab / Gitea 一键导入，多项目协同与安全态势仪表盘

泼点冷水：上手前想清楚这几件事

开源版 ≠ 战绩版。49 个 CVE 是闭源内测版的成绩，开源版同架构但能力差异没公开量化，预期放理性点。

AGPL-3.0 有传染性。个人学习和企业内部审计没问题，但要是二开后对外提供服务，源码开放义务会找上门，商用前找法务过一眼。

代码出境问题。接云模型意味着你的源码会发到模型服务商——核心代码请务必走 Ollama 本地模式，官方文档也反复强调这点。

Token 消耗不小。多 Agent 反复推理加沙箱重试，一个大项目审下来 API 账单不会好看，日常建议小步快跑：先审增量代码和高危模块。

合规红线。只能测自己的或已授权的项目，这既是项目声明也是法律底线。

一句话总结：DeepAudit 把\"审计报告可信\"这个稀缺品做成了自动化流水线——沙箱 PoC 验证是同类工具里少见的硬功夫，RAG + AST 的组合拳也透着学术团队的严谨。对企业安全部、外包验收和白帽研究者，这都是一个值得部署的工具。

适合谁

企业安全部——外包项目交付前跑一遍，PoC 验证过的漏洞直接进整改单，扯皮空间为零；研发团队——发版前自检，五维检测连代码风格都管；白帽与赏金猎人——SRC 项目批量初筛的高效放大器；安全研究者——Multi-Agent + 沙箱验证这套架构，本身就是 AI 安全工程的优质学习样本。

这个项目完全免费开源，7.2k Star 持续迭代中。
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