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我将围绕你的核心需求，保留所有代码、图片，补充传统审计痛点与DeepAudit优势，优化行文连贯性，贴合CSDN博客风格，按原有层级优化完善，确保逻辑流畅、内容实用。

前言

在代码安全审计领域，传统审计方式的痛点日益凸显，而 DeepAudit 作为一款基于大模型的智能审计工具，凭借其独特优势完美解决行业痛点。本文将从官网简介、工具部署、项目审计三个核心维度，手把手教你从零使用 DeepAudit，全程附实操截图与命令，新手也能快速上手。

一、传统审计痛点与DeepAudit核心优势

1.1 传统审计的核心痛点

在日常代码安全审计中，传统方式往往面临诸多难题，效率低下且风险较高：

• 依赖传统审计工具，误报率高、漏报率高，需要审计人员花费大量时间筛选无效告警，排查效率低下；

• 上云审计工具存在数据安全风险，核心业务代码、敏感逻辑上传至第三方平台，易造成数据泄露；

• 业务逻辑日趋复杂，审计前需开发人员逐一对代码进行串讲，沟通成本高，且难以快速掌握核心漏洞点。

1.2 DeepAudit 核心优势

DeepAudit 依托大模型技术，针对性解决传统审计痛点，核心优势如下：

• 采用 RAG+语义理解技术，能精准梳理代码调用链，理解业务逻辑，大幅降低误报率，无需开发人员串讲代码；

• 支持本地部署，所有代码、审计数据均在本地环境处理，数据不出网，彻底解决数据安全风险；

• 一站式完成审计流程：自动识别代码框架、挖掘潜在漏洞、生成可沙箱执行的POC验证脚本、输出标准化审计报告，全程自动化，大幅提升审计效率。

二、官网简介

DeepAudit 是一款开源智能代码安全审计工具，基于大模型实现自动化漏洞挖掘与审计，支持多语言、多框架，适配本地部署与批量审计场景，开源地址如下：

https://github.com/lintsinghua/DeepAudit

官网提供完整的部署文档、更新日志与问题反馈渠道，当前最新稳定版本为 v3.0.4，下文将基于该版本进行实操部署。

三、工具部署

3.1 部署前提

部署前需提前准备好 docker 环境（docker 与 docker-compose 均需安装完成），确保服务器/虚拟机具备网络连接（用于拉取镜像），推荐配置：2核4G及以上，避免因资源不足导致部署失败。

3.2 本地部署（国内加速版）

官方默认部署命令为 v3.0 版本，本文已更新为当前最新版本 v3.0.4，采用南京大学 GHCR 镜像站加速，国内服务器/虚拟机可快速拉取镜像，部署命令如下：

# 国内加速版 - 使用南京大学 GHCR 镜像站（最新版本 v3.0.4）
curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/lintsinghua/DeepAudit/v3.0.4/docker-compose.prod.cn.yml | docker compose -f - up -d

# 停止所有 DeepAudit 容器
docker ps -a | grep deepaudit | awk '{print $1}' | xargs -r docker stop

# 下次启动（无需重新下载镜像，直接恢复运行）
curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/lintsinghua/DeepAudit/v3.0.4/docker-compose.prod.cn.yml | docker compose -f - up -d

执行部署命令后，耐心等待镜像拉取与容器启动，启动成功后可看到类似如下界面（截图为部署过程日志示例）：

3.3 访问与登录

容器启动成功后，通过以下方式访问 DeepAudit 界面：

• 虚拟机部署：访问 {虚拟机IP}:3000（需确保虚拟机防火墙开放3000端口）；

• 本地部署：访问 localhost:3000 即可。

访问成功后，将看到 DeepAudit 登录界面：

注意：首次使用需先注册账户，点击登录界面的注册按钮，填写相关信息完成注册后，即可登录系统：

3.4 初始配置（模型与API Key配置）

登录成功后，将进入 DeepAudit 主界面，此时需先完成 LLM 模型与 API Key 的配置，否则无法开展审计工作：

配置核心步骤（以硅基流动平台调用 deepseek 大模型为例，额度充足）：

1. LLM 提供商：选择 OpenAI GPT（硅基流动兼容 OpenAI 接口格式，直接选择该提供商即可）；

2. API Key：填写硅基流动平台生成的 API Key（需提前注册硅基流动账户）；

3. 模型名称：填写 deepseek 系列任意模型（如 deepseek-ai/DeepSeek-V3、deepseek-ai/DeepSeek-V3.1-Terminus）；

4. API BASE URL：必须填写硅基流动的 API 地址 https://api.siliconflow.cn/v1（填写错误会导致调用失败）；

5. 配置完成后，点击右侧“测试”按钮，提示“连接成功”即说明模型配置正常，且账户有可用额度。

补充说明：若不想配置硅基流动，也可直接在 LLM 提供商中选择 deepseek，使用默认配置，但需确保 deepseek API 账户有可用额度。

配置成功界面如下：

四、项目审计

4.1 上传项目代码

模型配置完成后，进入“项目管理”模块，点击上传按钮，选择需要审计的代码项目：

DeepAudit 支持两种上传方式，推荐优先选择本地上传：

• 在线上传：通过 GitHub 地址拉取项目代码（需确保网络可访问 GitHub，且项目开源）；

• 本地上传：直接上传本地代码压缩包（最大支持500M），可手动排除无关文件（如 node_modules、docs、测试文件等），大幅节省 Token 消耗，同时保护数据安全。

本地上传界面如下，可通过勾选/取消勾选，筛选需要审计的文件/目录：

小贴士：上传时建议排除 node_modules、docs、tests、部署配置文件等无关内容，仅保留核心业务代码，既能节省 Token，又能提升审计效率，避免无效审计。

4.2 审计规则配置

代码上传完成后，进入审计规则配置界面，系统默认提供3个规则集，可根据项目类型（如 Python、Java 项目），去掉不需要的安全规则，减少无效告警：

例如：若审计的是 Python Django 项目，可取消勾选 Java 相关规则集，聚焦 Python 安全漏洞（如 SQL 注入、XSS、权限绕过等）。

4.3 启动审计与查看结果

规则配置完成后，返回主界面，在 Agent 审计菜单栏下输入 audit 命令，启动项目审计：

审计时间根据项目大小而定，小型项目（1000-5000行代码）通常几分钟即可完成，大型项目需耐心等待。审计完成后，将显示漏洞详情、风险等级、调用链路等信息，界面如下：

4.4 导出审计报告

审计完成后，点击界面右上角 Export 按钮，可导出审计报告，支持三种格式，按需选择：

• Markdown 格式：适合本地查看、编辑，便于插入文档；

• JSON 格式：适合后续二次开发、批量处理审计结果；

• HTML 格式：适合分享、在线查看，排版清晰，包含漏洞详情与修复建议。

导出界面如下：

五、总结

DeepAudit 凭借 RAG+语义理解技术、本地部署优势，完美解决了传统审计误报高、数据不安全、效率低的痛点，一站式完成“识别框架+挖掘漏洞+POC验证+报告生成”全流程。本文基于最新版本 v3.0.4，详细讲解了部署、配置、审计的完整步骤，附避坑指南（如模型配置、容器启停命令），适合个人开发者、安全审计人员快速上手。

后续可根据实际需求，尝试配置不同大模型（如智谱AI、DeepSeek 原生模型），或批量上传项目进行审计，进一步提升工作效率。