feat(agent): 增加漏洞文件统计功能并优化agent提示词
- 在AgentTask模型中添加files_with_findings字段统计有漏洞发现的文件数 - 更新前后端接口和界面展示漏洞文件统计 - 优化各Agent的系统提示词，移除冗余内容并增强工具使用约束 - 增加LLM的max_tokens至8192避免截断 - 添加生产环境docker-compose配置和更新README部署说明
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cd79242b3e
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6c080fc5d6
94
README.md
94
README.md
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@ -158,47 +158,89 @@ DeepAudit/
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## 🚀 快速开始 (Docker)
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## 🚀 快速开始
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### 1. 启动项目
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### 方式一：一行命令部署（推荐）
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复制一份 `backend/env.example` 为 `backend/.env`，并按需配置 LLM API Key。
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然后执行以下命令一键启动：
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使用预构建的 Docker 镜像，无需克隆代码，一行命令即可启动：
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```bash
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# 1. 准备配置文件
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cp backend/env.example backend/.env
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# 2. 构建沙箱镜像 (首次运行必须)
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cd docker/sandbox && chmod +x build.sh && ./build.sh && cd ../..
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# 3. 启动服务
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docker compose up -d
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# 设置你的 LLM API Key，然后一键部署
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LLM_API_KEY=your-api-key-here \
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curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/lintsinghua/DeepAudit/main/docker-compose.prod.yml | docker compose -f - up -d
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```
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> 🎉 **启动成功！** 访问 http://localhost:3000 开始体验。
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<details>
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<summary>💡 配置说明（点击展开）</summary>
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**环境变量配置：**
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| 变量 | 说明 | 默认值 |
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|------|------|--------|
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| `LLM_API_KEY` | LLM API 密钥（必填） | - |
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| `LLM_PROVIDER` | LLM 提供商 | `openai` |
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| `LLM_MODEL` | 模型名称 | `gpt-4o` |
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| `LLM_BASE_URL` | API 地址（用于中转站或本地模型） | - |
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**使用其他模型示例：**
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```bash
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# 使用 DeepSeek
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LLM_API_KEY=sk-xxx LLM_PROVIDER=deepseek LLM_MODEL=deepseek-chat \
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curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/lintsinghua/DeepAudit/main/docker-compose.prod.yml | docker compose -f - up -d
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# 使用 Claude
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LLM_API_KEY=sk-ant-xxx LLM_PROVIDER=anthropic LLM_MODEL=claude-sonnet-4-20250514 \
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curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/lintsinghua/DeepAudit/main/docker-compose.prod.yml | docker compose -f - up -d
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||||
# 使用本地 Ollama
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||||
LLM_PROVIDER=ollama LLM_MODEL=qwen2.5:14b LLM_BASE_URL=http://host.docker.internal:11434 \
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||||
curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/lintsinghua/DeepAudit/main/docker-compose.prod.yml | docker compose -f - up -d
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```
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</details>
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## 🔧 源码启动指南
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### 方式二：克隆代码部署
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适合需要自定义配置或二次开发的用户：
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```bash
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# 1. 克隆项目
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git clone https://github.com/lintsinghua/DeepAudit.git && cd DeepAudit
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# 2. 配置环境变量
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cp backend/env.example backend/.env
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# 编辑 backend/.env 填入你的 LLM API Key
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# 3. 一键启动
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docker compose up -d
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```
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> 首次启动会自动构建沙箱镜像，可能需要几分钟。
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---
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## 🔧 源码开发指南
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||||
适合开发者进行二次开发调试。
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### 环境要求
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- Python 3.10+
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- Node.js 18+
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- PostgreSQL 14+
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- Python 3.11+
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- Node.js 20+
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- PostgreSQL 15+
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- Docker (用于沙箱)
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### 1. 后端启动
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```bash
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cd backend
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# 激活虚拟环境 (推荐 uv/poetry)
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source .venv/bin/activate
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# 安装依赖
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pip install -r requirements.txt
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# 使用 uv 管理环境（推荐）
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uv sync
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source .venv/bin/activate
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||||
# 启动 API 服务
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||||
uvicorn app.main:app --reload
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@ -208,16 +250,16 @@ uvicorn app.main:app --reload
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||||
```bash
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cd frontend
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||||
npm install
|
||||
npm run dev
|
||||
pnpm install
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||||
pnpm dev
|
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```
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### 3. 沙箱环境
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开发模式下，仍需通过 Docker 启动沙箱服务。
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开发模式下需要本地 Docker 拉取沙箱镜像：
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```bash
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cd docker/sandbox
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||||
./build.sh
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docker pull ghcr.io/lintsinghua/deepaudit-sandbox:latest
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||||
```
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---
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@ -0,0 +1,35 @@
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|||
"""Add files_with_findings column to agent_tasks
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||||
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||||
Revision ID: 008_add_files_with_findings
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||||
Revises: 4c280754c680
|
||||
Create Date: 2025-12-16
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||||
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||||
"""
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||||
from alembic import op
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||||
import sqlalchemy as sa
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||||
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||||
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||||
# revision identifiers, used by Alembic.
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||||
revision = '008_add_files_with_findings'
|
||||
down_revision = '4c280754c680'
|
||||
branch_labels = None
|
||||
depends_on = None
|
||||
|
||||
|
||||
def upgrade() -> None:
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||||
# Add files_with_findings column to agent_tasks table (idempotent)
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||||
conn = op.get_bind()
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||||
inspector = sa.inspect(conn)
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||||
columns = [col['name'] for col in inspector.get_columns('agent_tasks')]
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||||
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||||
if 'files_with_findings' not in columns:
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||||
op.add_column(
|
||||
'agent_tasks',
|
||||
sa.Column('files_with_findings', sa.Integer(), nullable=True, default=0)
|
||||
)
|
||||
# Set default value for existing rows
|
||||
op.execute("UPDATE agent_tasks SET files_with_findings = 0 WHERE files_with_findings IS NULL")
|
||||
|
||||
|
||||
def downgrade() -> None:
|
||||
op.drop_column('agent_tasks', 'files_with_findings')
|
||||
|
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@ -445,14 +445,18 @@ async def _execute_agent_task(task_id: str):
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|||
task.tool_calls_count = result.tool_calls
|
||||
task.tokens_used = result.tokens_used
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||||
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||||
# 🔥 统计分析的文件数量（从 findings 中提取唯一文件）
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||||
analyzed_file_set = set()
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||||
# 🔥 统计文件数量
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# analyzed_files = 实际扫描过的文件数（任务完成时等于 total_files）
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||||
# files_with_findings = 有漏洞发现的唯一文件数
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||||
task.analyzed_files = task.total_files # Agent 扫描了所有符合条件的文件
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||||
|
||||
files_with_findings_set = set()
|
||||
for f in findings:
|
||||
if isinstance(f, dict):
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||||
file_path = f.get("file_path") or f.get("file") or f.get("location", "").split(":")[0]
|
||||
if file_path:
|
||||
analyzed_file_set.add(file_path)
|
||||
task.analyzed_files = len(analyzed_file_set) if analyzed_file_set else task.total_files
|
||||
files_with_findings_set.add(file_path)
|
||||
task.files_with_findings = len(files_with_findings_set)
|
||||
|
||||
# 统计严重程度和验证状态
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||||
verified_count = 0
|
||||
|
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|
|||
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|
@ -89,7 +89,8 @@ class AgentTask(Base):
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|||
# 进度统计
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||||
total_files = Column(Integer, default=0)
|
||||
indexed_files = Column(Integer, default=0)
|
||||
analyzed_files = Column(Integer, default=0)
|
||||
analyzed_files = Column(Integer, default=0) # 实际扫描过的文件数
|
||||
files_with_findings = Column(Integer, default=0) # 有漏洞发现的文件数
|
||||
total_chunks = Column(Integer, default=0) # 代码块总数
|
||||
|
||||
# Agent 统计
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||||
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@ -85,15 +85,15 @@ ANALYSIS_SYSTEM_PROMPT = """你是 DeepAudit 的漏洞分析 Agent，一个**自
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|||
- **dataflow_analysis**: 数据流追踪
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||||
参数: source_code (str), variable_name (str)
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||||
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||||
### 辅助工具
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||||
- **read_file**: 读取文件内容验证发现
|
||||
### 辅助工具（RAG 优先！）
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||||
- **rag_query**: **🔥 首选** 语义搜索代码，理解业务逻辑
|
||||
参数: query (str), top_k (int)
|
||||
- **security_search**: **🔥 首选** 安全相关搜索
|
||||
参数: query (str)
|
||||
- **read_file**: 读取文件内容
|
||||
参数: file_path (str), start_line (int), end_line (int)
|
||||
- **list_files**: 列出目录文件
|
||||
参数: directory (str), pattern (str)
|
||||
- **search_code**: 代码关键字搜索
|
||||
参数: keyword (str), max_results (int)
|
||||
- **query_security_knowledge**: 查询安全知识库
|
||||
- **get_vulnerability_knowledge**: 获取漏洞知识
|
||||
- **list_files**: ⚠️ 仅列出目录，严禁遍历
|
||||
- **search_code**: ⚠️ 仅查找常量，严禁通用搜索
|
||||
|
||||
## 📋 推荐分析流程（严格按此执行！）
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||||
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||||
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@ -193,6 +193,26 @@ Final Answer: [JSON 格式的漏洞报告]
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|||
3. **上下文分析** - 看到可疑代码要读取上下文，理解完整逻辑
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||||
4. **自主判断** - 不要机械相信工具输出，要用你的专业知识判断
|
||||
|
||||
## ⚠️ 关键约束 - 必须遵守！
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||||
1. **禁止直接输出 Final Answer** - 你必须先调用工具来分析代码
|
||||
2. **至少调用两个工具** - 使用 smart_scan/semgrep_scan 进行扫描，然后用 read_file 查看代码
|
||||
3. **没有工具调用的分析无效** - 不允许仅凭推测直接报告漏洞
|
||||
4. **先 Action 后 Final Answer** - 必须先执行工具，获取 Observation，再输出最终结论
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||||
|
||||
错误示例（禁止）：
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||||
```
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||||
Thought: 根据项目信息，可能存在安全问题
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||||
Final Answer: {...} ❌ 没有调用任何工具！
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||||
```
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||||
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||||
正确示例（必须）：
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||||
```
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||||
Thought: 我需要先使用智能扫描工具对项目进行全面分析
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||||
Action: smart_scan
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||||
Action Input: {"scan_type": "security", "max_files": 50}
|
||||
```
|
||||
然后等待 Observation，再继续深入分析或输出 Final Answer。
|
||||
|
||||
现在开始你的安全分析！首先使用外部工具进行全面扫描。"""
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||||
|
||||
|
||||
|
|
@ -402,7 +422,7 @@ class AnalysisAgent(BaseAgent):
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|||
## 可用工具
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||||
{self.get_tools_description()}
|
||||
|
||||
请开始你的安全分析。首先读取高风险区域的文件，然后分析其中的安全问题。"""
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||||
请开始你的安全分析。首先读取高风险区域的文件，然后**立即**分析其中的安全问题（输出 Action）。"""
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||||
|
||||
# 🔥 记录工作开始
|
||||
self.record_work("开始安全漏洞分析")
|
||||
|
|
@ -437,7 +457,7 @@ class AnalysisAgent(BaseAgent):
|
|||
llm_output, tokens_this_round = await self.stream_llm_call(
|
||||
self._conversation_history,
|
||||
temperature=0.1,
|
||||
max_tokens=4096,
|
||||
max_tokens=8192,
|
||||
)
|
||||
except asyncio.CancelledError:
|
||||
logger.info(f"[{self.name}] LLM call cancelled")
|
||||
|
|
@ -594,7 +614,7 @@ Final Answer: {{"findings": [...], "summary": "..."}}"""
|
|||
await self.emit_llm_decision("继续分析", "LLM 需要更多分析")
|
||||
self._conversation_history.append({
|
||||
"role": "user",
|
||||
"content": "请继续分析。选择一个工具执行，或者如果分析完成，输出 Final Answer 汇总所有发现。",
|
||||
"content": "请继续分析。你输出了 Thought 但没有输出 Action。请**立即**选择一个工具执行，或者如果分析完成，输出 Final Answer 汇总所有发现。",
|
||||
})
|
||||
|
||||
# 🔥 如果循环结束但没有发现，强制 LLM 总结
|
||||
|
|
|
|||
|
|
@ -51,7 +51,7 @@ class AgentConfig:
|
|||
# LLM 配置
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||||
model: Optional[str] = None
|
||||
temperature: float = 0.1
|
||||
max_tokens: int = 4096
|
||||
max_tokens: int = 8192
|
||||
|
||||
# 执行限制
|
||||
max_iterations: int = 20
|
||||
|
|
|
|||
|
|
@ -242,7 +242,7 @@ class OrchestratorAgent(BaseAgent):
|
|||
llm_output, tokens_this_round = await self.stream_llm_call(
|
||||
self._conversation_history,
|
||||
temperature=0.1,
|
||||
max_tokens=4096, # 🔥 增加到 4096，避免截断
|
||||
max_tokens=8192, # 🔥 增加到 8192，避免截断
|
||||
)
|
||||
except asyncio.CancelledError:
|
||||
logger.info(f"[{self.name}] LLM call cancelled")
|
||||
|
|
@ -678,21 +678,16 @@ Action Input: {{"参数": "值"}}
|
|||
pass
|
||||
raise asyncio.CancelledError("任务已取消")
|
||||
|
||||
try:
|
||||
# 🔥 移除 asyncio.shield()，让取消信号可以直接传播
|
||||
# 使用较短的超时来更频繁地检查取消状态
|
||||
return await asyncio.wait_for(
|
||||
run_task,
|
||||
timeout=0.5 # 🔥 每0.5秒检查一次取消状态
|
||||
)
|
||||
except asyncio.TimeoutError:
|
||||
continue
|
||||
except asyncio.CancelledError:
|
||||
# 🔥 捕获取消异常，确保子Agent也被取消
|
||||
logger.info(f"[{self.name}] Sub-agent {agent_name} received cancel signal")
|
||||
if hasattr(agent, 'cancel'):
|
||||
agent.cancel()
|
||||
raise
|
||||
# Use asyncio.wait to poll without cancelling the task
|
||||
done, pending = await asyncio.wait(
|
||||
[run_task],
|
||||
timeout=0.5,
|
||||
return_when=asyncio.FIRST_COMPLETED
|
||||
)
|
||||
if run_task in done:
|
||||
return run_task.result()
|
||||
# If not done, continue loop
|
||||
continue
|
||||
|
||||
return await run_task
|
||||
except asyncio.CancelledError:
|
||||
|
|
|
|||
|
|
@ -19,11 +19,146 @@ from dataclasses import dataclass
|
|||
|
||||
from .base import BaseAgent, AgentConfig, AgentResult, AgentType, AgentPattern
|
||||
from ..json_parser import AgentJsonParser
|
||||
from ..prompts import RECON_SYSTEM_PROMPT, TOOL_USAGE_GUIDE
|
||||
from ..prompts import TOOL_USAGE_GUIDE
|
||||
|
||||
logger = logging.getLogger(__name__)
|
||||
|
||||
|
||||
RECON_SYSTEM_PROMPT = """你是 DeepAudit 的侦察 Agent，负责收集和分析项目信息。
|
||||
|
||||
## 你的职责
|
||||
作为侦察层，你负责：
|
||||
1. 分析项目结构和技术栈
|
||||
2. 识别关键入口点
|
||||
3. 发现配置文件和敏感区域
|
||||
4. **推荐需要使用的外部安全工具**
|
||||
5. 提供初步风险评估
|
||||
|
||||
## 侦察目标
|
||||
|
||||
### 1. 技术栈识别（用于选择外部工具）
|
||||
- 编程语言和版本
|
||||
- Web框架（Django, Flask, FastAPI, Express等）
|
||||
- 数据库类型
|
||||
- 前端框架
|
||||
- **根据技术栈推荐外部工具：**
|
||||
- Python项目 → bandit_scan, safety_scan
|
||||
- Node.js项目 → npm_audit
|
||||
- 所有项目 → semgrep_scan, gitleaks_scan
|
||||
- 大型项目 → kunlun_scan, osv_scan
|
||||
|
||||
### 2. 入口点发现
|
||||
- HTTP路由和API端点
|
||||
- Websocket处理
|
||||
- 定时任务和后台作业
|
||||
- 消息队列消费者
|
||||
|
||||
### 3. 敏感区域定位
|
||||
- 认证和授权代码
|
||||
- 数据库操作
|
||||
- 文件处理
|
||||
- 外部服务调用
|
||||
|
||||
### 4. 配置分析
|
||||
- 安全配置
|
||||
- 调试设置
|
||||
- 密钥管理
|
||||
|
||||
## 工作方式
|
||||
每一步，你需要输出：
|
||||
|
||||
```
|
||||
Thought: [分析当前情况，思考需要收集什么信息]
|
||||
Action: [工具名称]
|
||||
Action Input: {"参数1": "值1"}
|
||||
```
|
||||
|
||||
当你完成信息收集后，输出：
|
||||
|
||||
```
|
||||
Thought: [总结收集到的所有信息]
|
||||
Final Answer: [JSON 格式的结果]
|
||||
```
|
||||
|
||||
## 输出格式
|
||||
|
||||
```
|
||||
Final Answer: {
|
||||
"project_structure": {...},
|
||||
"tech_stack": {
|
||||
"languages": [...],
|
||||
"frameworks": [...],
|
||||
"databases": [...]
|
||||
},
|
||||
"recommended_tools": {
|
||||
"must_use": ["semgrep_scan", "gitleaks_scan", ...],
|
||||
"recommended": ["kunlun_scan", ...],
|
||||
"reason": "基于项目技术栈的推荐理由"
|
||||
},
|
||||
"entry_points": [
|
||||
{"type": "...", "file": "...", "line": ..., "method": "..."}
|
||||
],
|
||||
"high_risk_areas": [
|
||||
"文件路径:行号 - 风险描述"
|
||||
],
|
||||
"initial_findings": [
|
||||
{"title": "...", "file_path": "...", "line_start": ..., "description": "..."}
|
||||
],
|
||||
"summary": "项目侦察总结"
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
## ⚠️ 重要输出要求
|
||||
|
||||
### recommended_tools 格式要求
|
||||
**必须**根据项目技术栈推荐外部工具：
|
||||
- `must_use`: 必须使用的工具列表
|
||||
- `recommended`: 推荐使用的工具列表
|
||||
- `reason`: 推荐理由
|
||||
|
||||
### high_risk_areas 格式要求
|
||||
每个高风险区域**必须**包含具体的文件路径，格式为：
|
||||
- `"app.py:36 - SECRET_KEY 硬编码"`
|
||||
- `"utils/file.py:120 - 使用用户输入构造文件路径"`
|
||||
- `"api/views.py:45 - SQL 查询使用字符串拼接"`
|
||||
|
||||
**禁止**输出纯描述性文本如 "File write operations with user-controlled paths"，必须指明具体文件。
|
||||
|
||||
### initial_findings 格式要求
|
||||
每个发现**必须**包含：
|
||||
- `title`: 漏洞标题
|
||||
- `file_path`: 具体文件路径
|
||||
- `line_start`: 行号
|
||||
- `description`: 详细描述
|
||||
|
||||
## ⚠️ 关键约束 - 必须遵守！
|
||||
1. **禁止直接输出 Final Answer** - 你必须先调用工具来收集项目信息
|
||||
2. **至少调用三个工具** - 使用 rag_query 语义搜索关键入口，read_file 读取文件，list_files 仅查看根目录
|
||||
3. **没有工具调用的侦察无效** - 不允许仅凭项目名称直接推测
|
||||
4. **先 Action 后 Final Answer** - 必须先执行工具，获取 Observation，再输出最终结论
|
||||
|
||||
错误示例（禁止）：
|
||||
```
|
||||
Thought: 这是一个 PHP 项目，可能存在安全问题
|
||||
Final Answer: {...} ❌ 没有调用任何工具！
|
||||
```
|
||||
|
||||
正确示例（必须）：
|
||||
```
|
||||
Thought: 我需要先查看项目结构来了解项目组成
|
||||
Action: rag_query
|
||||
Action Input: {"query": "项目的入口点和路由定义在哪里？", "top_k": 5}
|
||||
```
|
||||
**或者**仅查看根目录结构：
|
||||
```
|
||||
Thought: 我需要先查看项目根目录结构
|
||||
Action: list_files
|
||||
Action Input: {"directory": "."}
|
||||
```
|
||||
然后等待 Observation，再继续收集信息或输出 Final Answer。
|
||||
"""
|
||||
|
||||
|
||||
# ... (上文导入)
|
||||
# ...
|
||||
|
||||
|
|
@ -193,7 +328,7 @@ class ReconAgent(BaseAgent):
|
|||
## 可用工具
|
||||
{self.get_tools_description()}
|
||||
|
||||
请开始你的信息收集工作。首先思考应该收集什么信息，然后选择合适的工具。"""
|
||||
请开始你的信息收集工作。首先思考应该收集什么信息，然后**立即**选择合适的工具执行（输出 Action）。不要只输出 Thought，必须紧接着输出 Action。"""
|
||||
|
||||
# 初始化对话历史
|
||||
self._conversation_history = [
|
||||
|
|
@ -224,7 +359,7 @@ class ReconAgent(BaseAgent):
|
|||
llm_output, tokens_this_round = await self.stream_llm_call(
|
||||
self._conversation_history,
|
||||
temperature=0.1,
|
||||
max_tokens=4096, # 🔥 增加到 4096，避免截断
|
||||
max_tokens=8192, # 🔥 增加到 8192，避免截断
|
||||
)
|
||||
except asyncio.CancelledError:
|
||||
logger.info(f"[{self.name}] LLM call cancelled")
|
||||
|
|
@ -360,7 +495,7 @@ Final Answer: [JSON格式的结果]"""
|
|||
await self.emit_llm_decision("继续思考", "LLM 需要更多信息")
|
||||
self._conversation_history.append({
|
||||
"role": "user",
|
||||
"content": "请继续，选择一个工具执行，或者如果信息收集完成，输出 Final Answer。",
|
||||
"content": "请继续。你输出了 Thought 但没有输出 Action。请**立即**选择一个工具执行（Action: ...），或者如果信息收集完成，输出 Final Answer。",
|
||||
})
|
||||
|
||||
# 🔥 如果循环结束但没有 final_result，强制 LLM 总结
|
||||
|
|
|
|||
|
|
@ -41,7 +41,7 @@ VERIFICATION_SYSTEM_PROMPT = """你是 DeepAudit 的漏洞验证 Agent，一个*
|
|||
### 文件操作
|
||||
- **read_file**: 读取更多代码上下文
|
||||
参数: file_path (str), start_line (int), end_line (int)
|
||||
- **list_files**: 列出目录文件
|
||||
- **list_files**: ⚠️ 仅用于确认文件是否存在，严禁遍历
|
||||
参数: directory (str), pattern (str)
|
||||
|
||||
### 沙箱核心工具
|
||||
|
|
@ -212,6 +212,26 @@ Final Answer: [JSON 格式的验证报告]
|
|||
- 代码执行: 可直接运行的利用脚本
|
||||
- ⚠️ payload 字段必须是**可直接复制执行**的完整利用代码，不要只写参数值
|
||||
|
||||
## ⚠️ 关键约束 - 必须遵守！
|
||||
1. **禁止直接输出 Final Answer** - 你必须先调用至少一个工具来验证漏洞
|
||||
2. **每个漏洞至少调用一次工具** - 使用 read_file 读取代码，或使用 test_* 工具测试
|
||||
3. **没有工具调用的验证无效** - 不允许仅凭已知信息直接判断
|
||||
4. **先 Action 后 Final Answer** - 必须先执行工具，获取 Observation，再输出最终结论
|
||||
|
||||
错误示例（禁止）：
|
||||
```
|
||||
Thought: 根据已有信息，我认为这是漏洞
|
||||
Final Answer: {...} ❌ 没有调用任何工具！
|
||||
```
|
||||
|
||||
正确示例（必须）：
|
||||
```
|
||||
Thought: 我需要先读取 config.php 文件来验证硬编码凭据
|
||||
Action: read_file
|
||||
Action Input: {"file_path": "config.php"}
|
||||
```
|
||||
然后等待 Observation，再继续验证其他发现或输出 Final Answer。
|
||||
|
||||
现在开始验证漏洞发现！"""
|
||||
|
||||
|
||||
|
|
@ -529,7 +549,7 @@ class VerificationAgent(BaseAgent):
|
|||
llm_output, tokens_this_round = await self.stream_llm_call(
|
||||
self._conversation_history,
|
||||
temperature=0.1,
|
||||
max_tokens=4096, # 🔥 增加到 4096，避免截断
|
||||
max_tokens=8192, # 🔥 增加到 8192，避免截断
|
||||
)
|
||||
except asyncio.CancelledError:
|
||||
logger.info(f"[{self.name}] LLM call cancelled")
|
||||
|
|
@ -643,7 +663,7 @@ class VerificationAgent(BaseAgent):
|
|||
await self.emit_llm_decision("继续验证", "LLM 需要更多验证")
|
||||
self._conversation_history.append({
|
||||
"role": "user",
|
||||
"content": "请继续验证。如果验证完成，输出 Final Answer 汇总所有验证结果。",
|
||||
"content": "请继续验证。你输出了 Thought 但没有输出 Action。请**立即**选择一个工具执行，或者如果验证完成，输出 Final Answer 汇总所有验证结果。",
|
||||
})
|
||||
|
||||
# 处理结果
|
||||
|
|
|
|||
|
|
@ -219,11 +219,6 @@ from .system_prompts import (
|
|||
VULNERABILITY_PRIORITIES,
|
||||
TOOL_USAGE_GUIDE,
|
||||
MULTI_AGENT_RULES,
|
||||
ORCHESTRATOR_SYSTEM_PROMPT,
|
||||
ANALYSIS_SYSTEM_PROMPT,
|
||||
VERIFICATION_SYSTEM_PROMPT,
|
||||
RECON_SYSTEM_PROMPT,
|
||||
get_system_prompt,
|
||||
build_enhanced_prompt,
|
||||
)
|
||||
|
||||
|
|
@ -242,11 +237,6 @@ __all__ = [
|
|||
"VULNERABILITY_PRIORITIES",
|
||||
"TOOL_USAGE_GUIDE",
|
||||
"MULTI_AGENT_RULES",
|
||||
"ORCHESTRATOR_SYSTEM_PROMPT",
|
||||
"ANALYSIS_SYSTEM_PROMPT",
|
||||
"VERIFICATION_SYSTEM_PROMPT",
|
||||
"RECON_SYSTEM_PROMPT",
|
||||
"get_system_prompt",
|
||||
"build_enhanced_prompt",
|
||||
]
|
||||
|
||||
|
|
|
|||
|
|
@ -139,44 +139,48 @@ TOOL_USAGE_GUIDE = """
|
|||
| `dataflow_analysis` | 数据流追踪验证 |
|
||||
| `code_analysis` | 代码结构分析 |
|
||||
|
||||
#### 辅助工具
|
||||
#### 辅助工具（RAG 优先！）
|
||||
| 工具 | 用途 |
|
||||
|------|------|
|
||||
| `rag_query` | **语义搜索代码**（推荐！比 search_code 更智能，理解代码含义） |
|
||||
| `security_search` | **安全相关代码搜索**（专门查找安全敏感代码） |
|
||||
| `function_context` | **函数上下文搜索**（获取函数的调用关系和上下文） |
|
||||
| `list_files` | 了解项目结构 |
|
||||
| `rag_query` | **🔥 首选代码搜索工具** - 语义搜索，查找业务逻辑和漏洞上下文 |
|
||||
| `security_search` | **🔥 首选安全搜索工具** - 查找特定的安全敏感代码模式 |
|
||||
| `function_context` | **🔥 理解代码结构** - 获取函数调用关系和定义 |
|
||||
| `read_file` | 读取文件内容验证发现 |
|
||||
| `search_code` | 关键词搜索代码（精确匹配） |
|
||||
| `list_files` | ⚠️ **仅用于** 了解根目录结构，**严禁** 用于遍历代码查找内容 |
|
||||
| `search_code` | ⚠️ **仅用于** 查找非常具体的字符串常量，**严禁** 作为主要代码搜索手段 |
|
||||
| `query_security_knowledge` | 查询安全知识库 |
|
||||
|
||||
### 🔍 代码搜索工具对比
|
||||
| 工具 | 特点 | 适用场景 |
|
||||
|------|------|---------|
|
||||
| `rag_query` | **语义搜索**，理解代码含义 | 查找"处理用户输入的函数"、"数据库查询逻辑" |
|
||||
| `security_search` | **安全专用搜索** | 查找"SQL注入相关代码"、"认证授权代码" |
|
||||
| `function_context` | **函数上下文** | 查找某函数的调用者和被调用者 |
|
||||
| `search_code` | **关键词搜索**，精确匹配 | 查找特定函数名、变量名、字符串 |
|
||||
| `rag_query` | **🔥 语义搜索**，理解代码含义 | **首选！** 查找"处理用户输入的函数"、"数据库查询逻辑" |
|
||||
| `security_search` | **🔥 安全专用搜索** | **首选！** 查找"SQL注入相关代码"、"认证授权代码" |
|
||||
| `function_context` | **🔥 函数上下文** | 查找某函数的调用者和被调用者 |
|
||||
| `search_code` | **❌ 关键词搜索**，仅精确匹配 | **不推荐**，仅用于查找确定的常量或变量名 |
|
||||
|
||||
**推荐**：
|
||||
1. 查找安全相关代码时优先使用 `security_search`
|
||||
2. 理解函数关系时使用 `function_context`
|
||||
3. 通用语义搜索使用 `rag_query`
|
||||
4. 精确匹配时使用 `search_code`
|
||||
**❌ 严禁行为**：
|
||||
1. **不要** 使用 `list_files` 递归列出所有文件来查找代码
|
||||
2. **不要** 使用 `search_code` 搜索通用关键词（如 "function", "user"），这会产生大量无用结果
|
||||
|
||||
**✅ 推荐行为**：
|
||||
1. **始终优先使用 RAG 工具** (`rag_query`, `security_search`)
|
||||
2. `rag_query` 可以理解自然语言，如 "Show me the login function"
|
||||
3. 仅在确实需要精确匹配特定字符串时才使用 `search_code`
|
||||
|
||||
### 📋 推荐分析流程
|
||||
|
||||
#### 第一步：快速侦察（5%时间）
|
||||
```
|
||||
Action: list_files
|
||||
Action Input: {"directory": "."}
|
||||
```
|
||||
了解项目结构、技术栈、入口点
|
||||
Action: list_files
|
||||
Action Input: {"directory": ".", "max_depth": 2}
|
||||
```
|
||||
了解项目根目录结构（不要遍历全项目）
|
||||
|
||||
**语义搜索高风险代码（推荐！）：**
|
||||
**🔥 RAG 搜索关键逻辑（RAG 优先！）：**
|
||||
```
|
||||
Action: rag_query
|
||||
Action Input: {"query": "处理用户输入或执行数据库查询的函数", "top_k": 10}
|
||||
Action Input: {"query": "用户的登录认证逻辑在哪里？", "top_k": 5}
|
||||
```
|
||||
|
||||
#### 第二步：外部工具全面扫描（60%时间）⚡重点！
|
||||
|
|
@ -303,334 +307,6 @@ MULTI_AGENT_RULES = """
|
|||
</multi_agent_rules>
|
||||
"""
|
||||
|
||||
# ====== 各Agent专用提示词 ======
|
||||
|
||||
ORCHESTRATOR_SYSTEM_PROMPT = f"""你是 DeepAudit 安全审计平台的编排 Agent。
|
||||
|
||||
{CORE_SECURITY_PRINCIPLES}
|
||||
|
||||
## 你的职责
|
||||
作为编排层，你负责协调整个安全审计流程：
|
||||
1. 分析项目信息，制定审计策略
|
||||
2. 调度子Agent执行具体任务
|
||||
3. 收集和整合分析结果
|
||||
4. 生成最终审计报告
|
||||
|
||||
## 可用操作
|
||||
|
||||
### dispatch_agent - 调度子Agent
|
||||
```
|
||||
Action: dispatch_agent
|
||||
Action Input: {{"agent": "recon|analysis|verification", "task": "任务描述", "context": "上下文"}}
|
||||
```
|
||||
|
||||
### summarize - 汇总发现
|
||||
```
|
||||
Action: summarize
|
||||
Action Input: {{"findings": [...], "analysis": "分析"}}
|
||||
```
|
||||
|
||||
### finish - 完成审计
|
||||
```
|
||||
Action: finish
|
||||
Action Input: {{"conclusion": "结论", "findings": [...], "recommendations": [...]}}
|
||||
```
|
||||
|
||||
## 审计流程
|
||||
1. 调度 recon Agent 收集项目信息
|
||||
2. 基于 recon 结果，调度 analysis Agent 进行漏洞分析
|
||||
3. 对高置信度发现，调度 verification Agent 验证
|
||||
4. 汇总所有发现，生成最终报告
|
||||
|
||||
{MULTI_AGENT_RULES}
|
||||
|
||||
## 输出格式
|
||||
```
|
||||
Thought: [分析和决策过程]
|
||||
Action: [操作名称]
|
||||
Action Input: [JSON参数]
|
||||
```
|
||||
"""
|
||||
|
||||
ANALYSIS_SYSTEM_PROMPT = f"""你是 DeepAudit 的漏洞分析 Agent，一个专业的安全分析专家。
|
||||
|
||||
{CORE_SECURITY_PRINCIPLES}
|
||||
|
||||
{VULNERABILITY_PRIORITIES}
|
||||
|
||||
{TOOL_USAGE_GUIDE}
|
||||
|
||||
## 你的职责
|
||||
作为分析层，你负责深度安全分析：
|
||||
1. 识别代码中的安全漏洞
|
||||
2. 追踪数据流和攻击路径
|
||||
3. 评估漏洞的严重性和影响
|
||||
4. 提供专业的修复建议
|
||||
|
||||
## 分析策略
|
||||
|
||||
### ⚠️ 核心原则：外部工具优先！
|
||||
|
||||
**必须首先使用外部专业安全工具进行扫描！** 这些工具有经过验证的规则库和更低的误报率。
|
||||
|
||||
### 第一步：外部工具全面扫描（最重要！）⭐⭐⭐
|
||||
**根据项目技术栈，选择并执行以下工具：**
|
||||
|
||||
**所有项目必做：**
|
||||
- `semgrep_scan`: 使用规则 "p/security-audit" 或 "p/owasp-top-ten" 进行全面扫描
|
||||
- `gitleaks_scan`: 检测密钥泄露
|
||||
|
||||
**Python项目必做：**
|
||||
- `bandit_scan`: Python专用安全扫描
|
||||
- `safety_scan`: 依赖漏洞检查
|
||||
|
||||
**Node.js项目必做：**
|
||||
- `npm_audit`: 依赖漏洞检查
|
||||
|
||||
**大型项目推荐：**
|
||||
- `kunlun_scan`: Kunlun-M深度代码审计
|
||||
- `osv_scan`: 开源漏洞扫描
|
||||
|
||||
### 第二步：分析外部工具结果
|
||||
对外部工具发现的问题进行深入分析：
|
||||
- 使用 `read_file` 查看完整代码上下文
|
||||
- 使用 `dataflow_analysis` 追踪数据流
|
||||
- 理解业务逻辑，排除误报
|
||||
|
||||
### 第三步：补充扫描（仅在需要时）
|
||||
如果外部工具覆盖不足，使用内置工具补充：
|
||||
- `smart_scan`: 综合智能扫描
|
||||
- `pattern_match`: 正则模式匹配
|
||||
|
||||
### 第四步：验证和报告
|
||||
- 确认漏洞可利用性
|
||||
- 评估实际影响
|
||||
- 输出结构化的漏洞报告
|
||||
|
||||
## 输出格式
|
||||
|
||||
### 中间步骤
|
||||
```
|
||||
Thought: [分析思考]
|
||||
Action: [工具名称]
|
||||
Action Input: {{"参数": "值"}}
|
||||
```
|
||||
|
||||
### 最终输出
|
||||
```
|
||||
Final Answer: {{
|
||||
"findings": [
|
||||
{{
|
||||
"vulnerability_type": "漏洞类型",
|
||||
"severity": "critical|high|medium|low",
|
||||
"title": "漏洞标题",
|
||||
"description": "详细描述",
|
||||
"file_path": "文件路径",
|
||||
"line_start": 行号,
|
||||
"code_snippet": "代码片段",
|
||||
"source": "污点来源",
|
||||
"sink": "危险函数",
|
||||
"suggestion": "修复建议",
|
||||
"confidence": 0.9
|
||||
}}
|
||||
],
|
||||
"summary": "分析总结"
|
||||
}}
|
||||
```
|
||||
"""
|
||||
|
||||
VERIFICATION_SYSTEM_PROMPT = f"""你是 DeepAudit 的验证 Agent，负责验证分析Agent发现的潜在漏洞。
|
||||
|
||||
{CORE_SECURITY_PRINCIPLES}
|
||||
|
||||
## 你的职责
|
||||
作为验证层，你负责：
|
||||
1. 验证漏洞是否真实存在
|
||||
2. 分析漏洞的可利用性
|
||||
3. 评估实际安全影响
|
||||
4. 提供最终置信度评估
|
||||
|
||||
## 验证方法
|
||||
|
||||
### 1. 外部工具交叉验证 ⭐⭐⭐（推荐！）
|
||||
使用不同的外部工具验证发现：
|
||||
- 使用 `semgrep_scan` 配合特定规则验证
|
||||
- 使用 `bandit_scan` 交叉确认 Python 漏洞
|
||||
- 如果多个工具都报告同一问题，置信度更高
|
||||
|
||||
### 2. 上下文验证
|
||||
- 检查完整的代码上下文
|
||||
- 理解数据处理逻辑
|
||||
- 验证安全控制是否存在
|
||||
|
||||
### 3. 数据流验证
|
||||
- 追踪从输入到输出的完整路径
|
||||
- 识别中间的验证和过滤
|
||||
- 确认是否存在有效的安全控制
|
||||
|
||||
### 4. 配置验证
|
||||
- 检查安全配置
|
||||
- 验证框架安全特性
|
||||
- 评估防护措施
|
||||
|
||||
### 5. 沙箱验证（高置信度漏洞）
|
||||
- 使用 `sandbox_execute` 或漏洞专用测试工具
|
||||
- 构造 PoC 验证可利用性
|
||||
- 记录验证结果
|
||||
|
||||
## 输出格式
|
||||
|
||||
```
|
||||
Final Answer: {{
|
||||
"verified_findings": [
|
||||
{{
|
||||
"original_finding": {{...}},
|
||||
"is_verified": true/false,
|
||||
"verification_method": "使用的验证方法",
|
||||
"cross_tool_results": {{"semgrep": "...", "bandit": "..."}},
|
||||
"evidence": "验证证据",
|
||||
"final_severity": "最终严重程度",
|
||||
"final_confidence": 0.95,
|
||||
"poc": "概念验证（如有）",
|
||||
"remediation": "详细修复建议"
|
||||
}}
|
||||
],
|
||||
"summary": "验证总结"
|
||||
}}
|
||||
```
|
||||
|
||||
{TOOL_USAGE_GUIDE}
|
||||
"""
|
||||
|
||||
RECON_SYSTEM_PROMPT = f"""你是 DeepAudit 的侦察 Agent，负责收集和分析项目信息。
|
||||
|
||||
## 你的职责
|
||||
作为侦察层，你负责：
|
||||
1. 分析项目结构和技术栈
|
||||
2. 识别关键入口点
|
||||
3. 发现配置文件和敏感区域
|
||||
4. **推荐需要使用的外部安全工具**
|
||||
5. 提供初步风险评估
|
||||
|
||||
## 侦察目标
|
||||
|
||||
### 1. 技术栈识别（用于选择外部工具）
|
||||
- 编程语言和版本
|
||||
- Web框架（Django, Flask, FastAPI, Express等）
|
||||
- 数据库类型
|
||||
- 前端框架
|
||||
- **根据技术栈推荐外部工具：**
|
||||
- Python项目 → bandit_scan, safety_scan
|
||||
- Node.js项目 → npm_audit
|
||||
- 所有项目 → semgrep_scan, gitleaks_scan
|
||||
- 大型项目 → kunlun_scan, osv_scan
|
||||
|
||||
### 2. 入口点发现
|
||||
- HTTP路由和API端点
|
||||
- Websocket处理
|
||||
- 定时任务和后台作业
|
||||
- 消息队列消费者
|
||||
|
||||
### 3. 敏感区域定位
|
||||
- 认证和授权代码
|
||||
- 数据库操作
|
||||
- 文件处理
|
||||
- 外部服务调用
|
||||
|
||||
### 4. 配置分析
|
||||
- 安全配置
|
||||
- 调试设置
|
||||
- 密钥管理
|
||||
|
||||
## 工作方式
|
||||
每一步，你需要输出：
|
||||
|
||||
```
|
||||
Thought: [分析当前情况，思考需要收集什么信息]
|
||||
Action: [工具名称]
|
||||
Action Input: {{"参数1": "值1"}}
|
||||
```
|
||||
|
||||
当你完成信息收集后，输出：
|
||||
|
||||
```
|
||||
Thought: [总结收集到的所有信息]
|
||||
Final Answer: [JSON 格式的结果]
|
||||
```
|
||||
|
||||
## 输出格式
|
||||
|
||||
```
|
||||
Final Answer: {{
|
||||
"project_structure": {{...}},
|
||||
"tech_stack": {{
|
||||
"languages": [...],
|
||||
"frameworks": [...],
|
||||
"databases": [...]
|
||||
}},
|
||||
"recommended_tools": {{
|
||||
"must_use": ["semgrep_scan", "gitleaks_scan", ...],
|
||||
"recommended": ["kunlun_scan", ...],
|
||||
"reason": "基于项目技术栈的推荐理由"
|
||||
}},
|
||||
"entry_points": [
|
||||
{{"type": "...", "file": "...", "line": ..., "method": "..."}}
|
||||
],
|
||||
"high_risk_areas": [
|
||||
"文件路径:行号 - 风险描述"
|
||||
],
|
||||
"initial_findings": [
|
||||
{{"title": "...", "file_path": "...", "line_start": ..., "description": "..."}}
|
||||
],
|
||||
"summary": "项目侦察总结"
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}}
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```
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## ⚠️ 重要输出要求
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### recommended_tools 格式要求（新增！）
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**必须**根据项目技术栈推荐外部工具：
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- `must_use`: 必须使用的工具列表
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- `recommended`: 推荐使用的工具列表
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- `reason`: 推荐理由
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### high_risk_areas 格式要求
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每个高风险区域**必须**包含具体的文件路径，格式为：
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- `"app.py:36 - SECRET_KEY 硬编码"`
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- `"utils/file.py:120 - 使用用户输入构造文件路径"`
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- `"api/views.py:45 - SQL 查询使用字符串拼接"`
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**禁止**输出纯描述性文本如 "File write operations with user-controlled paths"，必须指明具体文件。
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### initial_findings 格式要求
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每个发现**必须**包含：
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- `title`: 漏洞标题
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- `file_path`: 具体文件路径
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- `line_start`: 行号
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- `description`: 详细描述
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{TOOL_USAGE_GUIDE}
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"""
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def get_system_prompt(agent_type: str) -> str:
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"""
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获取指定Agent类型的系统提示词
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Args:
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agent_type: Agent类型 (orchestrator, analysis, verification, recon)
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||||
Returns:
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系统提示词
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"""
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prompts = {
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"orchestrator": ORCHESTRATOR_SYSTEM_PROMPT,
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"analysis": ANALYSIS_SYSTEM_PROMPT,
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||||
"verification": VERIFICATION_SYSTEM_PROMPT,
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"recon": RECON_SYSTEM_PROMPT,
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}
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||||
return prompts.get(agent_type.lower(), ANALYSIS_SYSTEM_PROMPT)
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||||
def build_enhanced_prompt(
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base_prompt: str,
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@ -640,39 +316,34 @@ def build_enhanced_prompt(
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) -> str:
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"""
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构建增强的提示词
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Args:
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base_prompt: 基础提示词
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include_principles: 是否包含核心原则
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include_priorities: 是否包含漏洞优先级
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||||
include_tools: 是否包含工具指南
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||||
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||||
Returns:
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||||
增强后的提示词
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"""
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parts = [base_prompt]
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||||
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||||
if include_principles:
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||||
parts.append(CORE_SECURITY_PRINCIPLES)
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||||
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||||
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||||
if include_priorities:
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||||
parts.append(VULNERABILITY_PRIORITIES)
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||||
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||||
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||||
if include_tools:
|
||||
parts.append(TOOL_USAGE_GUIDE)
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||||
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||||
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||||
return "\n\n".join(parts)
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||||
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||||
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||||
__all__ = [
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||||
"CORE_SECURITY_PRINCIPLES",
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||||
"VULNERABILITY_PRIORITIES",
|
||||
"VULNERABILITY_PRIORITIES",
|
||||
"TOOL_USAGE_GUIDE",
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||||
"MULTI_AGENT_RULES",
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||||
"ORCHESTRATOR_SYSTEM_PROMPT",
|
||||
"ANALYSIS_SYSTEM_PROMPT",
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||||
"VERIFICATION_SYSTEM_PROMPT",
|
||||
"RECON_SYSTEM_PROMPT",
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||||
"get_system_prompt",
|
||||
"build_enhanced_prompt",
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||||
]
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@ -0,0 +1,92 @@
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# =============================================
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# DeepAudit v3.0.0 生产环境一键部署配置
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# =============================================
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# 使用预构建的 GHCR 镜像，无需本地构建
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# 部署命令: curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/lintsinghua/DeepAudit/main/docker-compose.prod.yml | docker compose -f - up -d
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services:
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||||
db:
|
||||
image: postgres:15-alpine
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||||
restart: unless-stopped
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||||
volumes:
|
||||
- postgres_data:/var/lib/postgresql/data
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||||
environment:
|
||||
- POSTGRES_USER=postgres
|
||||
- POSTGRES_PASSWORD=postgres
|
||||
- POSTGRES_DB=deepaudit
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||||
healthcheck:
|
||||
test: ["CMD-SHELL", "pg_isready -U postgres"]
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||||
interval: 5s
|
||||
timeout: 5s
|
||||
retries: 5
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||||
networks:
|
||||
- deepaudit-network
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||||
|
||||
redis:
|
||||
image: redis:7-alpine
|
||||
restart: unless-stopped
|
||||
volumes:
|
||||
- redis_data:/data
|
||||
healthcheck:
|
||||
test: ["CMD", "redis-cli", "ping"]
|
||||
interval: 10s
|
||||
timeout: 5s
|
||||
retries: 5
|
||||
networks:
|
||||
- deepaudit-network
|
||||
|
||||
backend:
|
||||
image: ghcr.io/lintsinghua/deepaudit-backend:latest
|
||||
restart: unless-stopped
|
||||
volumes:
|
||||
- backend_uploads:/app/uploads
|
||||
- /var/run/docker.sock:/var/run/docker.sock
|
||||
ports:
|
||||
- "8000:8000"
|
||||
environment:
|
||||
- DATABASE_URL=postgresql+asyncpg://postgres:postgres@db:5432/deepaudit
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||||
- REDIS_URL=redis://redis:6379/0
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||||
- AGENT_ENABLED=true
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||||
- SANDBOX_ENABLED=true
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||||
- SANDBOX_IMAGE=ghcr.io/lintsinghua/deepaudit-sandbox:latest
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||||
# LLM 配置 - 请根据需要修改
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- LLM_PROVIDER=openai
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||||
- LLM_MODEL=gpt-4o
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||||
- LLM_API_KEY=${LLM_API_KEY:-your-api-key-here}
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||||
- LLM_BASE_URL=${LLM_BASE_URL:-}
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||||
# 禁用代理
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||||
- HTTP_PROXY=
|
||||
- HTTPS_PROXY=
|
||||
- NO_PROXY=*
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||||
depends_on:
|
||||
db:
|
||||
condition: service_healthy
|
||||
redis:
|
||||
condition: service_healthy
|
||||
networks:
|
||||
- deepaudit-network
|
||||
|
||||
frontend:
|
||||
image: ghcr.io/lintsinghua/deepaudit-frontend:latest
|
||||
restart: unless-stopped
|
||||
ports:
|
||||
- "3000:80"
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||||
depends_on:
|
||||
- backend
|
||||
networks:
|
||||
- deepaudit-network
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||||
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||||
# 预拉取沙箱镜像（后端会按需调用）
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sandbox-pull:
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||||
image: ghcr.io/lintsinghua/deepaudit-sandbox:latest
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||||
restart: "no"
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||||
command: echo "Sandbox image ready"
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||||
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||||
networks:
|
||||
deepaudit-network:
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||||
driver: bridge
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||||
volumes:
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||||
postgres_data:
|
||||
backend_uploads:
|
||||
redis_data:
|
||||
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@ -133,11 +133,20 @@ export const StatsPanel = memo(function StatsPanel({ task, findings }: StatsPane
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|||
|
||||
{/* File progress */}
|
||||
<div className="flex items-center justify-between mt-2 text-[10px]">
|
||||
<span className="text-slate-500">Files analyzed</span>
|
||||
<span className="text-slate-500">Files scanned</span>
|
||||
<span className="text-slate-300 font-mono">
|
||||
{task.analyzed_files}<span className="text-slate-500">/{task.total_files}</span>
|
||||
</span>
|
||||
</div>
|
||||
{/* Files with findings */}
|
||||
{task.files_with_findings > 0 && (
|
||||
<div className="flex items-center justify-between mt-1 text-[10px]">
|
||||
<span className="text-slate-500">Files with findings</span>
|
||||
<span className="text-rose-400 font-mono font-medium">
|
||||
{task.files_with_findings}
|
||||
</span>
|
||||
</div>
|
||||
)}
|
||||
</div>
|
||||
|
||||
{/* Metrics Grid */}
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@ -21,6 +21,7 @@ export interface AgentTask {
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total_files: number;
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||||
indexed_files: number;
|
||||
analyzed_files: number;
|
||||
files_with_findings: number; // 有漏洞发现的文件数
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||||
total_chunks: number;
|
||||
findings_count: number;
|
||||
verified_count: number;
|
||||
|
|
@ -128,6 +129,7 @@ export interface AgentTaskSummary {
|
|||
total_files: number;
|
||||
indexed_files: number;
|
||||
analyzed_files: number;
|
||||
files_with_findings: number;
|
||||
total_chunks: number;
|
||||
findings_count: number;
|
||||
verified_count: number;
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||||
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