sec-af

让AI智能体自动审计代码，用证据链证明漏洞可利用性

开源 🏷️定价信息待确认 ✅ 目前可打开 智能体 🍴 复刻 48 🐛 待处理 1
访问官网 ↗ GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 200
维护状态 较活跃
是否开源 开源
定价模式 🏷️定价信息待确认

项目预览

sec-af 项目界面预览图
图片来源：项目官网

项目数据

分类智能体
开发团队Agent-Field
官网地址https://agentfield.ai
GitHubhttps://github.com/Agent-Field/sec-af
定价模式🏷️定价信息待确认
价格说明定价信息待确认
访问状态✅ 目前可打开
是否开源是
开源协议Apache-2.0
主要语言Go
技术栈/模型agentfield,agentic-ai,ai-agents,ai-security,application-security,autonomous-agents,cwe,developer-tools,devsecops,graphql-security,llm,open-source,python,sarif,sast,security,vulnerability-scanner
GitHub 星标★ 200
上线时间2026-03-04 00:00:00
代码更新2026-11-02
仓库体积13.3 MB
本站数据更新2026-11-10
维护状态较活跃
收录时间2026-08-09
浏览次数5

项目介绍

sec-af 是一个基于 AgentField 的 AI 原生代码安全审计工具，旨在自动化发现并证明代码漏洞的可利用性。它通过智能体自主分析代码库，生成包含明确结论（verdicts）、完整追踪路径（traces）和可操作证据（evidence）的安全报告，帮助开发者和安全团队快速定位并修复真实风险。该项目解决了传统静态扫描工具误报率高、缺乏上下文验证的问题，核心能力包括：利用大语言模型理解代码语义、模拟攻击路径验证漏洞、输出结构化证据链，并支持 GraphQL 等技术栈的深度分析。作为早期项目，它展示了 AI 智能体在 DevSecOps 流程中的潜力，尤其适合需要快速、可解释安全审计的敏捷开发环境。

Star 增长趋势

本站每日记录该项目 GitHub 星标变化，观测越久曲线越完整

数据来源：GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-08-09 · 当前星标 ★ 200

核心亮点

  • 输出漏洞结论、追踪路径和证据，而非单纯告警，大幅降低误报
  • 基于 AgentField 的自主智能体，能模拟攻击链验证漏洞真实可利用性
  • 支持 GraphQL 等现代技术栈，贴合当前应用开发实际场景

不足之处

  • 早期项目，文档和社区生态尚待完善
  • 依赖大模型推理，审计速度可能较慢，且需关注模型幻觉风险

适用场景

  • CI/CD 流水线中集成，自动拦截可利用漏洞
  • 安全团队对第三方代码库进行快速风险评估
  • 开发者本地自查，获取带证据链的漏洞修复指引

替代项目

Semgrep、CodeQL、SonarQube

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