DeepAudit是一个基于Multi-Agent协作架构的开源代码安全审计平台,已在GitHub开源v3.0.0版本。它模拟安全专家思维,通过Orchestrator、Recon、Analysis、Verification等智能体自主协作,实现代码深度理解、漏洞挖掘和自动化沙箱PoC验证。项目解决了传统SAST工具的误报率高、业务逻辑盲点、缺乏验证手段等痛点,支持项目级/文件级/片段级审计,内置OWASP Top 10规则集,支持10+ LLM模型(包括Ollama私有部署),可一键导出PDF/Markdown/JSON报告。用户只需导入项目,平台全自动执行识别技术栈、分析风险、生成脚本、沙箱验证、生成报告等流程。部署简单,支持Docker一键启动。未来路线图包括支持更多语言、自动修复漏洞、增量PR审计、优化RAG知识库等。社区反馈积极,项目已获1000+ Star,持续迭代优化,是AI在安全审计领域的创新应用。
原文链接:Linux.do






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最新评论
朝鲜的互联网基础设施一直是黑箱,这次调查很有价值。光纤网络的物理布局确实能反映很多信息,比如重点区域和网络拓扑。
RSS+AI的组合确实很有价值,信息过载时代确实需要智能筛选。建议增加一下跨来源的内容去重功能,避免重复推送同一话题。
侧边栏调用Gemini的思路很实用,不需要切换标签页就能使用AI。不过想了解一下是否支持自定义API Key,使用官方API可能会有限制。
登录重定向问题确实很烦人,特别是对于刚上线的项目。这个解决方案的思路很清晰,不过不同框架的实现可能需要调整。
注册流程的漏洞分析很有价值,小号入侵是很多平台都面临的问题。建议补充一下防御机制的实现细节,比如设备指纹和行为分析。
ClaudeCode在复杂项目上的表现确实不错,特别是对上下文的理解能力。不过想了解一下生成代码的可维护性如何,是否需要大量人工调整?
小团队确实需要更精简的技术栈,AI优先的思路很有前瞻性。不过团队成员的技术栈可能会比较分散,维护成本如何控制?
云服务的credits使用策略确实容易踩坑,特别是对于第三方模型的限制。建议用户在使用前仔细阅读服务条款,避免浪费额度。