DeepAudit README

The project's README from github.com/lintsinghua/DeepAudit. As one markdown file: README.md.

DeepAudit - 人人拥有的 AI 审计战队,让漏洞挖掘触手可及 🦸‍♂️

DeepAudit Logo

Version License: AGPL-3.0 React TypeScript FastAPI Python Ask DeepWiki

Stars Forks

lintsinghua%2FDeepAudit | Trendshift

简体中文 | English

DeepAudit Demo

📸 界面预览

🤖 Agent 审计入口

Agent审计入口

首页快速进入 Multi-Agent 深度审计

📋 审计流日志

审计流日志
实时查看 Agent 思考与执行过程
🎛️ 智能仪表盘

仪表盘
一眼掌握项目安全态势
⚡ 即时分析

即时分析
粘贴代码 / 上传文件,秒出结果
🗂️ 项目管理

项目管理
GitHub/GitLab/Gitea 导入,多项目协同管理

📊 专业报告

审计报告

一键导出 PDF / Markdown / JSON(图中为快速模式,非Agent模式报告)


🏆 CVE 漏洞发现

DeepAudit(闭源版本) 已成功发现并获得 49 个 CVE 编号 和 6 个 GHSA 安全公告🦞

涉及17个知名开源项目

OpenClaw🦞 漏洞挖掘成果

DeepAudit 内测版本对 OpenClaw 项目进行了深度安全审计,目前已发现 6 个安全漏洞,均已被官方确认并发布安全公告(GHSA)。漏洞类型覆盖命令注入、签名验证绕过、远程代码执行、凭证泄露、资源耗尽及敏感信息泄露,其中包含多个 High 级别漏洞。更多漏洞仍在持续挖掘中。

GHSA 编号 项目 项目热度 漏洞类型 严重性
GHSA-g353-mgv3-8pcj OpenClaw Stars Signature Verification Bypass 8.6
GHSA-99qw-6mr3-36qr OpenClaw Stars Code Execution 8.5
GHSA-7h7g-x2px-94hj OpenClaw Stars Credential Exposure 6.9
GHSA-g2f6-pwvx-r275 OpenClaw Stars Command Injection Medium
GHSA-jq3f-vjww-8rq7 OpenClaw Stars Resource Exhaustion High
GHSA-xwcj-hwhf-h378 OpenClaw Stars Information Disclosure Medium
CVE 编号 项目 项目热度 漏洞类型 CVSS
CVE-2026-1884 Zentao PMS Stars SSRF 5.1
CVE-2025-13789 Zentao PMS Stars SSRF 5.3
CVE-2025-13787 Zentao PMS Stars Privilege Escalation 9.1
CVE-2025-64428 Dataease Stars JNDI Injection 9.8
CVE-2025-13246 Modulithshop Stars SQL Injection 6.3
CVE-2025-64163 Dataease Stars SSRF 9.8
CVE-2025-64164 Dataease Stars JNDI Injection 9.8
CVE-2025-11581 PowerJob Stars Privilege Escalation 7.5
CVE-2025-11580 PowerJob Stars Privilege Escalation 5.3
CVE-2025-10771 Jimureport Stars Deserialization 9.8
CVE-2025-10770 Jimureport Stars Deserialization 6.5
CVE-2025-10769 H2o-3 Stars Deserialization 9.8
CVE-2025-10768 H2o-3 Stars Deserialization 9.8
CVE-2025-58045 Dataease Stars JNDI Injection 9.8
CVE-2025-10423 Newbee-mall Stars Guessable Captcha 3.7
CVE-2025-10422 Newbee-mall Stars Privilege Escalation 4.3
CVE-2025-9835 Mall Stars Privilege Escalation 4.3
CVE-2025-9737 O2oa Stars XSS 5.4
CVE-2025-9736 O2oa Stars XSS 5.4
CVE-2025-9735 O2oa Stars XSS 5.4
CVE-2025-9734 O2oa Stars XSS 5.4
CVE-2025-9719 O2oa Stars XSS 5.4
CVE-2025-9718 O2oa Stars XSS 5.4
CVE-2025-9717 O2oa Stars XSS 5.4
CVE-2025-9716 O2oa Stars XSS 5.4
CVE-2025-9715 O2oa Stars XSS 5.4
CVE-2025-9683 O2oa Stars XSS 5.4
CVE-2025-9682 O2oa Stars XSS 5.4
CVE-2025-9681 O2oa Stars XSS 5.4
CVE-2025-9680 O2oa Stars XSS 5.4
CVE-2025-9659 O2oa Stars XSS 5.4
CVE-2025-9658 O2oa Stars XSS 5.4
CVE-2025-9657 O2oa Stars XSS 5.4
CVE-2025-9655 O2oa Stars XSS 5.4
CVE-2025-9646 O2oa Stars XSS 5.4
CVE-2025-9602 RockOA Stars Database Backdoor 6.5
CVE-2025-9514 Mall Stars Privilege Escalation 3.7
CVE-2025-9264 Xxl-job Stars Privilege Escalation 5.4
CVE-2025-9263 Xxl-job Stars Privilege Escalation 4.3
CVE-2025-9241 Eladmin Stars CSV/XLSX Injection 7.5
CVE-2025-9240 Eladmin Stars Sensitive Information Disclosure 4.3
CVE-2025-9239 Eladmin Stars Hardcoded Credentials 3.7
CVE-2025-8974 Litemall Stars Hardcoded Credentials 9.8
CVE-2025-8852 Wukong CRM Stars Sensitive Information Disclosure 4.3
CVE-2025-8840 Jsherp Stars Privilege Escalation 5.4
CVE-2025-8839 Jsherp Stars Privilege Escalation 8.8
CVE-2025-8764 Litemall Stars XSS 5.4
CVE-2025-8753 Litemall Stars Arbitrary File Deletion 5.4
CVE-2025-8708 White-Jotter Stars Deserialization 7.5

👉 查看完整 CVE 列表详情

以上漏洞由 DeepAudit 团队成员 @lintsinghua @ez-lbz 使用 DeepAudit 挖掘发现

如果您使用 DeepAudit 发现了漏洞,欢迎在 Issues 中留言反馈。您的贡献将极大地丰富这份漏洞列表,非常感谢!


⚡ 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:

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

🏗️ 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。

DeepAudit 架构图

🔄 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

📂 项目代码结构

DeepAudit/
├── backend/               

DeepAudit (lintsinghua/DeepAudit)

Searching Database…

Что это такое?DeepAudit — это многоагентная ИИ-платформа для аудита безопасности кода. Она работает так же, как думает специалист по безопасности: несколько взаимодействующих агентов (Оркестратор, Разведка, Анализ, Верификация) ищут уязвимости, а затем подтверждают их автоматической проверкой PoC-эксплойтов в песочнице.
Это статический сканер или что-то большее?Это больше, чем статический сканер: это самостоятельно развёртываемая многоагентная система с веб-панелью на React/TypeScript поверх бэкенда на Python, где несколько специализированных агентов работают вместе, а не выполняют одно сканирование по правилам.
Как начать аудит проекта?Вы подключаете репозиторий из GitHub, GitLab или Gitea и управляете несколькими проектами из панели; затем DeepAudit автоматически выполняет определение стека технологий, анализ рисков, генерацию PoC, проверку в песочнице и создание отчёта.
Что нужно для запуска этапа проверки PoC?Нужен Docker, потому что Агент верификации пишет скрипты эксплойтов и запускает их внутри песочницы Docker, чтобы подтвердить, действительно ли найденную уязвимость можно эксплуатировать. Также поддерживается Ollama для запуска локальных моделей, таких как Llama3 или DeepSeek.
Проверка PoC всегда срабатывает с первой попытки?Нет: если сгенерированный скрипт эксплойта не доказывает уязвимость, Агент верификации сам исправляет его и повторяет попытку, а не сдаётся сразу.
Чем это отличается от традиционного SAST-инструмента?Традиционные SAST-инструменты отмечают проблемы без семантического понимания кода, что приводит к большому числу ложных срабатываний и не позволяет понять, реальна ли ошибка. DeepAudit добавляет базу знаний RAG для анализа с учётом контекста и этап песочницы с PoC, который реально эксплуатирует найденную уязвимость до того, как о ней сообщат.
Что на самом деле нашла закрытая бета DeepAudit?Внутренней (закрытой) версии DeepAudit приписывают 49 CVE и 6 advisories GHSA в 17 известных проектах с открытым исходным кодом, включая несколько серьёзных уязвимостей в OpenClaw, например обход проверки подписи и удалённое выполнение кода.
В каких форматах можно экспортировать отчёты?Результаты аудита можно экспортировать в отчёты PDF, Markdown или JSON, в которых сведены находки агентов после фильтрации ложных срабатываний.
Из каких этапов состоит полный конвейер аудита?Он состоит из пяти этапов: Оркестратор планирует аудит, Агент разведки картирует поверхность атаки, Агент анализа ищет уязвимости с помощью AST и RAG, Агент верификации доказывает возможность эксплуатации в песочнице Docker, а Оркестратор формирует итоговый отчёт.
What are similar projects?semgrep, 0, mike, VulnHunter, SkillSpector, MemoryBear, sim, Cybermes
Size
71.7 MB
Stars
7.2K
Age
1y
Commits · 90 Days