文章总结： 本文介绍了基于multi-agent协作架构的代码安全审计平台deepaudit。它旨在解决传统SAST工具误报率高、难以理解复杂业务逻辑及缺乏验证手段等问题，通过模拟安全专家思维，实现代码的深度理解、漏洞挖掘与自动化POC验证。文章详细说明了其部署流程、大模型token令牌配置方法以及如何添加项目进行代码审计，并附带了相关的AI模型站信息和免责声明。 综合评分： 75 文章分类： 代码审计,ai安全,web安全,解决方案,安全工具

DeepAudit+星悦AI模型站实战代码审计

原创

XingYue404 XingYue404

星悦安全

2026年4月20日 18:26 浙江

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0x00 前言

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。

项目地址 : https://github.com/lintsinghua/DeepAudit

星悦AI模型站: 配置的 GPT/Claude 系列大模型的中转站，高效率使用Codex和Claude code，链接不中断，持续更新更强大的模型，Plus + Team号池，为你带来高效 Working.

星悦AI中转站地址 : https://xyusec.com/ (现在注册送10$，进群再送5$)

目前模型列表 :

| | | | — | — | | OpenAi | Anthropic | | GPT-5.4 | claude-opus-4-7 | | GPT-5.3-codex | claude-opus-4-6 | | GPT-5.4-mini | claude-sonnet-4-6 | | GPT-5.2 | claude-haiku-4-5-20251001 |

0x01 DeepAudit 简介+实操

DeepAudit 控制台:

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。

一.部署并运行DeepAudit

首先通过Docker compose进行直接部署，一条命令即可

curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/lintsinghua/DeepAudit/v3.0.0/docker-compose.prod.yml | docker compose -f - up -d

如果一切顺利，那部署完成之后直接访问 ip:3000 即可看到DeepAudit，然后在这里注册一个账号，并登录.

二.配置大模型 Token 令牌

访问 https://xyusec.com/register 注册一个账号，并登录，然后点击控制台-左边的令牌管理-添加令牌-直接点创建令牌

注册的邮箱白名单:

然后直接就能看到密钥，点击复制密钥，这个就是你需要的Token令牌

然后访问 https://xyusec.com/pricing 模型广场，选择你想用的模型

然后回到 DeepAudit 点击左边的系统管理，选择一下AI大模型的厂商，我这里用的是openai的GPT-5.4模型，然后填入中转站/官方地址 和 Token令牌(如果你要用GPT，那你API BASE URL 就填https://xyusec.com/v1)

然后测试联通即可 :

三.添加项目并进行代码审计

访问项目管理-新建项目，然后上传你想要审计的源码项目

这里也可以从 Git 获取项目源码，当然也可以直接上传，然后点执行创建

然后点进你的项目，点一下启动审计即可

我这边审计完一个小项目，大概只花了 1.6$ 的额度，目前注册送10$，使用GPT-5.4的话完全是够用的.

站点可用性观测 :

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