DeepSec

AI 写码,DeepSec 把关,实时防漏洞,自动测安全。

开源 🏷️完全免费 🔧 仅开源项目,无在线服务,需自行部署 智能体 🍴 复刻 34 🐛 待处理 9 👀 关注 3
访问官网 ↗ GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 510
维护状态 维护中
是否开源 开源
定价模式 🏷️完全免费 开源项目,MIT许可证,完全免费,可自行部署使用。

项目预览

DeepSec 项目界面预览图
图片来源:GitHub 官方仓库名片

项目数据

分类智能体
开发团队Unclecheng-li
定价模式🏷️完全免费
价格说明开源项目,MIT许可证,完全免费,可自行部署使用。
访问状态🔧 仅开源项目,无在线服务,需自行部署
是否开源是
开源协议MIT
主要语言Python
技术栈/模型agent,ai,ai-agents,aisecurity,cybersecurity,dsh,dsh-bundle,dsh-plugin,dsh-plugin-desktop,dsh-plugin-market,dsh-plugin-verify,dsh-plugins,dsh-skill,hacker,plugin,redteam,security,vscode,vulnerabilities,vulnerability
GitHub 星标★ 510
上线时间2026-07-09 00:00:00
代码更新2026-08-24
仓库体积52.2 MB
本站数据更新2026-11-09
维护状态维护中
收录时间2026-08-09
浏览次数8

项目介绍

DeepSec 是一个面向 AI 安全攻防的开源平台,包含 Shield 和 Spear 两大核心组件。Shield 用于实时审计 AI 生成的代码,检测幻觉包(hallucinated packages)、缺失安全防护及 AI 模式错误,帮助开发者在编码阶段规避潜在风险。Spear 则是一款自动化渗透测试工具,内置 40 多个技能包,覆盖从信息收集到 PoC 利用的完整流程,支持授权测试场景。平台以 Python 为基础,提供 VSCode 插件,深度集成到开发环境,旨在为 AI 辅助编程时代提供安全兜底。解决的核心问题是:随着 AI 生成代码的普及,传统安全审查难以跟上节奏,DeepSec 将安全能力前置,实时拦截问题代码,同时用自动化攻击模拟验证系统韧性。

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 ★ 510

使用教程

难度:高级 约 60 分钟 部署方式:本地安装 5 步

环境要求

  • Python 3.10+
  • 自有资产或书面授权

安装与启动步骤

  1. 1先读使用边界

    它的渗透测试能力必须配合授权范围文件使用。

  2. 2装包

    以可编辑方式装。

    pip install -e .
  3. 3先跑代码审计

    对自有代码做静态检查。

    deepsec shield scan ./src
  4. 4签授权范围

    测之前先签范围文件,这是它的硬约束。

    deepsec scope sign ./scope.json
  5. 5按范围测

    命令里必须带授权文件。

    deepsec spear run https://authorized-target.example --authorized ./scope.json

如何确认成功

对一个已签范围的地址执行测试能正常进行,而未签范围的地址会被直接拒绝执行

注意事项

  • 它把代码审计与授权渗透测试统一到一套命令行里,渗透部分强制要求授权范围文件。
  • **只对自己拥有或已获书面授权的目标使用,未授权测试违法。**
  • 授权范围要先签再测,这个设计是为了留下可审计的边界。
  • 审计与测试是两条独立链路,可以只用前者。

核心亮点

  • 实时审计 AI 生成代码,精准识别幻觉包和缺失防护,直接嵌入开发流
  • Spear 自动化渗透测试覆盖 40+ 技能包,从侦察到 PoC 一条龙
  • 提供 VSCode 插件,开发者无需切换工具即可获得安全反馈

不足之处

  • 项目尚处早期(86 星),文档和社区生态待观察
  • 自动化渗透测试的误报率和绕过率需实际场景验证

适用场景

  • 开发团队使用 AI 编程助手时,对生成代码进行实时安全审查
  • 安全团队对内部系统进行自动化渗透测试,快速发现漏洞
  • DevSecOps 流程中,集成到 CI/CD 管道实现安全左移

替代项目

Semgrep、Bandit、OWASP ZAP

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