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数据来源:GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-08-09 · 当前星标 ★ 7290
使用教程
ℹ 本教程由 AI 依据该项目 README 整理,个别步骤可能需要按你的环境微调。
环境要求
- 安装 Docker 与 Docker Compose(一行命令部署方式必需)
- 服务器可访问 GitHub raw 域名以下载 docker-compose.prod.yml
- 方式二需自行克隆代码仓库 GitHub:https://github.com/lintsinghua/DeepAudit
- 手动部署后端需 Python 环境与 uv 包管理器
- 手动部署前端需 Node.js 环境与 pnpm
安装与启动步骤
-
1一行命令部署
推荐方式,使用预构建 Docker 镜像,无需克隆代码,直接拉取并启动全部服务。
curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/lintsinghua/DeepAudit/v3.0.0/docker-compose.prod.yml | docker compose -f - up -d -
2国内加速部署
国内网络拉取 ghcr.io 镜像慢时改用南京大学镜像站版本,将 ghcr.io 替换为 ghcr.nju.edu.cn。
curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/lintsinghua/DeepAudit/v3.0.0/docker-compose.prod.cn.yml | docker compose -f - up -d -
3克隆代码部署
适合需要自定义配置或二次开发,先克隆仓库再复制后端环境变量文件,最后启动容器。
git clone https://github.com/lintsinghua/DeepAudit.git cd DeepAudit cp backend/env.example backend/.env docker compose up -d -
4手动启动数据库
使用 Docker 单独启动 Redis、数据库与 Adminer 管理界面,便于手动调试各组件。
docker compose up -d redis db adminer -
5手动启动后端
进入 backend 目录复制环境变量,用 uv 同步依赖并激活虚拟环境,再启动 API 服务。
cd backend cp env.example .env uv sync source .venv/bin/activate uvicorn app.main:app --reload -
6手动启动前端
进入 frontend 目录复制环境变量,安装依赖后启动开发服务器。
cd frontend cp .env.example .env pnpm install pnpm dev
关键配置
| 配置项 | 必填 | 说明 | 示例 |
|---|---|---|---|
backend/.env | 是 | 后端环境变量文件,由 backend/env.example 复制生成 | backend/.env |
frontend/.env | 是 | 前端环境变量文件,由 frontend/.env.example 复制生成 | frontend/.env |
如何确认成功
看到“启动成功”提示后访问 http://localhost:3000,能打开界面并进入 Agent 审计入口即部署成功。
常见问题
Q:部署后从哪里访问?
A:浏览器打开 http://localhost:3000 即可开始体验,首页可快速进入 Multi-Agent 深度审计。
Q:首次启动为什么很慢?
A:首次启动会自动构建沙箱镜像,可能需要几分钟,请耐心等待镜像构建完成。
Q:国内拉取镜像很慢怎么办?
A:改用国内加速部署命令,它把镜像地址 ghcr.io 替换为 ghcr.nju.edu.cn,作者亲测速度很快。
Q:不想克隆代码可以部署吗?
A:可以,方式一使用预构建 Docker 镜像,一行 curl 命令即可启动,无需克隆代码。
Q:启动后容器没起来怎么排查?
A:可先单独执行 docker compose up -d redis db adminer 拉起依赖组件,再分别启动后端与前端定位问题。
注意事项
- 首次启动会自动构建沙箱镜像,可能需要几分钟,请耐心等待
- 国内加速方式原理是把镜像地址 ghcr.io 替换为 ghcr.nju.edu.cn
- 仅限在授权环境下用于教育和研究目的,禁止用于对未授权系统进行安全测试
- 使用者需对自身行为承担全部法律责任
核心亮点
- 多智能体自主协作,模拟黑客团队思维,审计更全面
- 自动化沙箱验证 PoC,直接确认漏洞可利用性,减少误报
- 支持 Ollama 私有部署,代码不出内网,安全合规
不足之处
- 文档/社区待观察,项目较新,生态和案例积累尚浅
- 依赖 AI 模型能力,对复杂逻辑漏洞的挖掘深度可能有限
适用场景
- 企业安全团队快速筛查内部代码库漏洞
- 开源项目维护者在上线前自查代码安全
- 安全学习者用 AI 辅助实战练习漏洞挖掘
替代项目
CodeQL、Semgrep、SonarQube
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