【开源自荐(1K+Star)】国内首个开源的漏洞挖掘多智能体平台，小学生也能随便挖漏洞，支持自动验证/PoC生成，大佬手中更是利器

[lintsinghua]

DeepAudit - 开源的代码审计智能体平台 🦸‍♂️

https://github.com/lintsinghua/DeepAudit

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