DeepAudit Agent 审计模块
概述
Agent 审计模块是 DeepAudit 的高级安全审计功能，基于 LangGraph 状态图构建的混合 AI Agent 架构，实现自主代码安全分析和漏洞验证。
LangGraph 工作流架构
┌─────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ LangGraph 审计工作流 │
├─────────────────────────────────────────────────────────────────────┤
│ │
│ START │
│ │ │
│ ▼ │
│ ┌────────────────────────────────────────────────────────────────┐│
│ │ Recon Node (信息收集) ││
│ │ • 项目结构分析 • 技术栈识别 ││
│ │ • 入口点发现 • 依赖扫描 ││
│ │ ││
│ │ 使用工具: list_files, npm_audit, safety_scan, gitleaks_scan ││
│ └────────────────────────────┬───────────────────────────────────┘│
│ │ │
│ ▼ │
│ ┌────────────────────────────────────────────────────────────────┐│
│ │ Analysis Node (漏洞分析) ││
│ │ • Semgrep 静态分析 • RAG 语义搜索 ││
│ │ • 模式匹配 • LLM 深度分析 ││
│ │ • 数据流追踪 ││
│ │ ◄─────┐ ││
│ │ 使用工具: semgrep_scan, bandit_scan, rag_query, │ ││
│ │ code_analysis, pattern_match │ ││
│ └────────────────────────────┬──────────────────────────┘───────┘│
│ │ │ │
│ ▼ │ │
│ ┌────────────────────────────────────────────────────────────────┐│
│ │ Verification Node (漏洞验证) ││
│ │ • LLM 漏洞验证 • 沙箱测试 ││
│ │ • PoC 生成 • 误报过滤 ││
│ │ ────────┘ ││
│ │ 使用工具: vulnerability_validation, sandbox_exec, ││
│ │ verify_vulnerability ││
│ └────────────────────────────┬───────────────────────────────────┘│
│ │ │
│ ▼ │
│ ┌────────────────────────────────────────────────────────────────┐│
│ │ Report Node (报告生成) ││
│ │ • 漏洞汇总 • 安全评分 ││
│ │ • 修复建议 • 统计分析 ││
│ └────────────────────────────┬───────────────────────────────────┘│
│ │ │
│ ▼ │
│ END │
│ │
└────────────────────────────────────────────────────────────────────┘
状态流转:
• Recon → Analysis: 收集到入口点后进入分析
• Analysis → Analysis: 发现较多问题时继续迭代
• Analysis → Verification: 有发现时进入验证
• Verification → Analysis: 误报率高时回溯分析
• Verification → Report: 验证完成后生成报告
核心特性
1. LangGraph 状态图
- 声明式工作流: 使用图结构定义 Agent 协作流程
- 状态自动合并:
Annotated[List, operator.add] 实现发现累加
- 条件路由: 基于状态动态决定下一步
- 检查点恢复: 支持任务中断后继续
2. Agent 工具集
内置工具
| 工具 |
功能 |
节点 |
list_files |
目录浏览 |
Recon |
read_file |
文件读取 |
All |
search_code |
代码搜索 |
Analysis |
rag_query |
语义检索 |
Analysis |
security_search |
安全代码搜索 |
Analysis |
function_context |
函数上下文 |
Analysis |
pattern_match |
模式匹配 |
Analysis |
code_analysis |
LLM 分析 |
Analysis |
dataflow_analysis |
数据流追踪 |
Analysis |
vulnerability_validation |
漏洞验证 |
Verification |
sandbox_exec |
沙箱执行 |
Verification |
verify_vulnerability |
自动验证 |
Verification |
外部安全工具
| 工具 |
功能 |
适用场景 |
semgrep_scan |
Semgrep 静态分析 |
多语言快速扫描 |
bandit_scan |
Bandit Python 扫描 |
Python 安全分析 |
gitleaks_scan |
Gitleaks 密钥检测 |
密钥泄露检测 |
trufflehog_scan |
TruffleHog 扫描 |
深度密钥扫描 |
npm_audit |
npm 依赖审计 |
Node.js 依赖漏洞 |
safety_scan |
Safety Python 审计 |
Python 依赖漏洞 |
osv_scan |
OSV 漏洞扫描 |
多语言依赖漏洞 |
3. RAG 系统
- 代码分块: 基于 Tree-sitter AST 的智能分块
- 向量存储: ChromaDB 持久化
- 多语言支持: Python, JavaScript, TypeScript, Java, Go, PHP, Rust 等
- 嵌入模型: 独立配置，支持 OpenAI、Ollama、Cohere、HuggingFace
4. 安全沙箱
- Docker 隔离: 安全容器执行
- 资源限制: 内存、CPU 限制
- 网络隔离: 可配置网络访问
- seccomp 策略: 系统调用白名单
配置
环境变量
# LLM 配置
DEFAULT_LLM_MODEL=gpt-4-turbo-preview
LLM_API_KEY=your-api-key
LLM_BASE_URL=https://api.openai.com/v1
# 嵌入模型配置（独立于 LLM）
EMBEDDING_PROVIDER=openai
EMBEDDING_MODEL=text-embedding-3-small
# 向量数据库
VECTOR_DB_PATH=./data/vectordb
# 沙箱配置
SANDBOX_IMAGE=deepaudit-sandbox:latest
SANDBOX_MEMORY_LIMIT=512m
SANDBOX_CPU_LIMIT=1.0
SANDBOX_NETWORK_DISABLED=true
Agent 任务配置
{
"target_vulnerabilities": [
"sql_injection",
"xss",
"command_injection",
"path_traversal",
"ssrf"
],
"verification_level": "sandbox",
"exclude_patterns": ["node_modules", "__pycache__", ".git"],
"max_iterations": 3,
"timeout_seconds": 1800
}
部署
1. 安装依赖
cd backend
pip install -r requirements.txt
# 可选：安装外部工具
pip install semgrep bandit safety
brew install gitleaks trufflehog osv-scanner # macOS
2. 构建沙箱镜像
cd docker/sandbox
./build.sh
3. 数据库迁移
alembic upgrade head
4. 启动服务
uvicorn app.main:app --host 0.0.0.0 --port 8000
API 接口
创建任务
POST /api/v1/agent-tasks/
Content-Type: application/json
{
"project_id": "xxx",
"name": "安全审计",
"target_vulnerabilities": ["sql_injection", "xss"],
"verification_level": "sandbox",
"max_iterations": 3
}
事件流
GET /api/v1/agent-tasks/{task_id}/events
Accept: text/event-stream
获取发现
GET /api/v1/agent-tasks/{task_id}/findings?verified_only=true
任务摘要
GET /api/v1/agent-tasks/{task_id}/summary
支持的漏洞类型
| 类型 |
说明 |
sql_injection |
SQL 注入 |
xss |
跨站脚本 |
command_injection |
命令注入 |
path_traversal |
路径遍历 |
ssrf |
服务端请求伪造 |
xxe |
XML 外部实体 |
insecure_deserialization |
不安全反序列化 |
hardcoded_secret |
硬编码密钥 |
weak_crypto |
弱加密 |
authentication_bypass |
认证绕过 |
authorization_bypass |
授权绕过 |
idor |
不安全直接对象引用 |
目录结构
backend/app/services/agent/
├── __init__.py # 模块导出
├── event_manager.py # 事件管理
├── agents/ # Agent 实现
│ ├── __init__.py
│ ├── base.py # Agent 基类
│ ├── recon.py # 信息收集 Agent
│ ├── analysis.py # 漏洞分析 Agent
│ ├── verification.py # 漏洞验证 Agent
│ └── orchestrator.py # 编排 Agent
├── graph/ # LangGraph 工作流
│ ├── __init__.py
│ ├── audit_graph.py # 状态定义和图构建
│ ├── nodes.py # 节点实现
│ └── runner.py # 执行器
├── tools/ # Agent 工具
│ ├── __init__.py
│ ├── base.py # 工具基类
│ ├── rag_tool.py # RAG 工具
│ ├── pattern_tool.py # 模式匹配工具
│ ├── code_analysis_tool.py
│ ├── file_tool.py # 文件操作
│ ├── sandbox_tool.py # 沙箱工具
│ └── external_tools.py # 外部安全工具
└── prompts/ # 系统提示词
├── __init__.py
└── system_prompts.py
故障排除
沙箱镜像检查
docker images | grep deepaudit-sandbox
日志查看
tail -f logs/agent.log
常见问题
- RAG 初始化失败: 检查嵌入模型配置和 API Key
- 沙箱启动失败: 确保 Docker 正常运行
- 外部工具不可用: 检查 semgrep/bandit 等是否已安装