隐侠们的日常:关心武林
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Multi-Head Latent Attention(MLA)架构:通过优化注意力机制,减少显存占用,提升算力利用率;
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动态流水线与MoE(混合专家)技术:实现GPU指令执行“气泡”减少50%,支持338种编程语言的复杂代码处理。
DeepSeek的开源策略进一步降低了AI应用门槛,使其成为开发者与企业的首选工具。尤其在代码领域,其模型通过多token预测和强化学习驱动的推理链(CoT),显著提升了代码逻辑分析与漏洞预测能力。
代码审计是对源代码进行系统性检查和分析的过程,旨在发现潜在的安全漏洞、编码错误、质量问题以及不符合最佳实践的地方 。
代码审计工作需要一定的知识储备。
首先,代码审计是为了发现代码里的安全漏洞,需要精通诸如 SQL 注入、跨站脚本攻击(XSS)、文件包含漏洞等常见安全风险的原理和代码表现形式。
另外,针对提升代码质量方面,需要检测代码中的逻辑错误、冗余代码、未使用的变量和函数等,提升代码的可读性、可维护性和可扩展性,则需要针对软件工程、代码可信、算法等进行深入掌握,以便能发现并去除冗余代码,能使程序结构更清晰,降低维护成本。
另外还需一定程度上了解规范和标准,确保代码遵循既定的编码规范、行业标准及企业内部规定,增强代码的一致性和规范性。
在代码审计的实施上,主要分为人工审计和工具辅助审计两类。
人工审计方面,审计人员逐行阅读和分析代码,凭借自身经验和专业知识发现问题。此方法虽耗时费力,但能发现复杂逻辑问题和潜在安全风险。例如,通过仔细审查业务逻辑代码,可发现权限控制不当等问题。
工具辅助审计方面,运用专门的代码审计工具,如 Checkmarx、Fortify 等,对代码进行扫描。这些工具依据预设规则快速检测常见安全漏洞和代码质量问题,并生成报告。不过,工具可能产生误报,需人工进一步确认。例如,工具可能将一些正常的字符串拼接误报为 SQL 注入风险。
在该技术背景下,代码审计面临如下核心挑战:
1.海量代码与人力瓶颈:数据规模方面,现代企业代码库通常包含数百万行代码,人工审计效率极低(约200行/小时);成本压力方面,资深安全专家年薪数十万,中小团队难以负担。
2.漏洞模式复杂化:新型攻击手法多样,如Log4j2/JNDI注入、Spring4Shell等漏洞,传统规则库难以覆盖;框架依赖复杂,Spring、ThinkPHP等框架的定制化漏洞需要深度上下文理解。
3. 误报与漏报问题:误报率高,静态分析工具(如Fortify)误报率普遍超过35%,增加人工验证负担;漏报风险,逻辑缺陷(如竞态条件)难以通过规则匹配发现。
Deepseek的发展,或者前阶段Chatgpt、文心一言等的发展,已经让AI赋能代码审计成为了现实。
如Deepseek已经可以在如下代码审计工作进行发力:
首先,多维度代码扫描方面,一是可实现敏感函数追踪:基于危险函数(如eval、exec)逆向分析参数传递路径;二是上下文感知分析:结合AST(抽象语法树)与数据流分析,精确判断用户输入是否可控。
在漏洞验证与修复建议方面,一是通过动态沙箱测试,自动生成POC验证漏洞可利用性,例如:
# 自动生成的SQL注入测试Payloadpayload = "1' UNION SELECT username,password FROM users--"
并可智能修复推荐,提供代码级修复方案(如参数化查询替换字符串拼接)。
在多语言与框架适配方面,AI无压力支持Java/Spring、PHP/ThinkPHP等主流框架的审计规则库;并可通过动态学习率调度器优化不同编程语言的模式识别效率。
接下来,以Mirror-Flowers等开源项目为例,展现DeepSeek应用下的多场景优势。
但是有些小遗憾的是,因为最近太忙,只能每个工具正向尝试一波,因为环境和操作等原因,可能工具使用效果没有达到预期,师傅们还是要自己搭建试试,如果有进展可以在评论区一起互动起来。
Mirror-Flowers、Continue、AICodeScan
Mirror-Flowers
特性如下:
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支持多种编程语言(PHP、Python、Java、JavaScript)
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本地静态代码分析
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AI 驱动的漏洞验证和分析
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详细的安全报告和修复建议
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支持单文件和项目文件夹分析
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深色/浅色主题切换
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实时分析进度显示
支持的API接口如下:
FREEGPTAPI:https://github.com/popjane/free_chatgpt_apiSiliconFlow(硅基流动):https://cloud.siliconflow.cn/i/JzMCyiJ3
如需要使用GPT大模型则使用FREEGPTAPI,使用DeepSeek-R1大模型则使用SiliconFlow API。如:
安装过程查看Github,找到相应安装指导命令,执行即可,在此不再赘述。
下面我们进行实际使用尝试,这里用phpcms v9源码进行审计测试:
命令行中可以看到进行相应调用:
审计速度非常快,仅花费三分钟,完成静态分析,但发现该项目的展示效果一般, PHPCMS V9.1.13存在任意文件包含漏洞,但这里也并未发现相关文件路径结果。
接下来使用Continue,这个插件专为开发设计的开源工具,可以连接任何模型和任何上下文,可在VS Code和JetBrains IDE中构建自定义的自动补全和聊天体验,通过自然语言与代码互动,可以帮我们自动生成代码、解决编程中的疑问、识别代码漏洞、漏洞解释及提供修复建议等多种功能。
我在VSCode上面进行演示:
Continue给出了示例代码,可以看到如果购买了API套餐,则可以进行代码审计和优化询问(最近api充值貌似停止了,此处见谅哈)
该工具基于Zjackky师傅的CodeScan开发,通过对大多数不完整的代码以及依赖快速进行Sink点匹配,并且由AI进行审计精准定位,来帮助红队完成快速代码审计,目前工具支持的语言有PHP,Java,并且全平台通用。根据目前的存量规则,我们主要看它的实现思路。
项目地址:https://github.com/Zacarx/AICodeScan
在程序当前目录增加config.yaml,config.yaml内容为:
api:url: "https://api.siliconflow.cn/v1/chat/completions"keys: - "sk-bgrrpkmbbrksvrobipjynezdpnsfuezsmcgwebsslzycwdfh" # https://cloud.siliconflow.cn/i/PE5EFD4U # API池,可以增加多个api,闲鱼买到很多api.settings: # 每次调用ai间隔时间,防止频繁或者封号sleep_seconds: 3model: # 模型名称name: "Qwen/QwQ-32B-Preview"# 这里%s不要动,防止输入错误prompt:text: "请分析以下代码是否存在安全问题:n文件: %sn行号: %dn内容:n%sn当前行:%s,请简明扼要,如果觉得大概率没有漏洞直接回答"大概率没有漏洞"七个汉字。如果有,严格按照一下格式输出:n漏洞类型:n危害等级:n判断理由:n payload:,注意这里的冒号为中文冒号,每行前无空格"
实现效果:
命令行用法:
Usage of ./AICodeScan: -L string 审计语言 -d string 要扫描的目录 -h string 使用帮助 -lbstring 行黑名单 -mstring 过滤的字符串 -pb string 路径黑名单 -r string RCE规则 -ustring 文件上传规则
Example: AICodeScan -L java -d ./net AICodeScan -L php -d ./net AICodeScan -d ./net -m"CheckSession.jsp"
现在继续使用phpcms的代码进行测试:
查看结果:
通过AI对所有疑似漏洞进行了分析:
有趣。
AI 代码审计的未来展望与挑战
从当前的发展态势来看,AI 代码审计未来充满机遇,同时也面临诸多挑战。在技术发展方向上,随着模型架构的不断优化,如 DeepSeek 的 MLA 架构和动态流水线与 MoE 技术,有望进一步提升审计效率和准确性。未来的 AI 代码审计模型可能会更加智能,不仅能检测常见漏洞,还能对新型、复杂的漏洞模式进行深度分析,降低误报和漏报率。
在应用场景拓展方面,AI 代码审计不会局限于现有的开源项目或特定编程语言。它将更多地融入企业级开发流程,从代码编写、测试到部署的全生命周期进行安全监控。例如,在持续集成 / 持续交付(CI/CD)管道中集成 AI 代码审计工具,实现实时检测代码变更中的安全风险,确保软件产品在上线前的安全性。
AI 代码审计正处于快速发展的阶段,虽然目前存在一些问题,但未来潜力巨大。数据隐私和安全问题是重中之重,代码审计涉及大量企业敏感代码,AI 模型在处理这些数据时,如何确保数据不泄露、不被恶意利用,是亟待解决的问题。同时,AI 模型的可解释性也是一个关键挑战。当模型给出漏洞检测结果时,开发人员和安全专家需要理解模型的判断依据,以便进行有效的修复和决策。但目前许多先进的 AI 模型结构复杂,难以直观解释其决策过程。
只有在技术创新、安全保障、标准规范等多方面协同发展,才能让 AI 代码审计更好地服务于软件开发和安全保障领域,为数字世界的安全保驾护航。
为了更直观地了解 AI 代码审计的发展趋势与相关技术,推荐参考以下网络资源:
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Gartner 对 AI 安全技术的分析报告:该报告对 AI 在安全领域的应用,包括代码审计方面,有深入的分析与预测。 (https://www.gartner.com/en/doc/impact-of-generative-ai-technical-landscape-enterprise-applications) -
OWASP 关于 AI 辅助网络安全的知识库: (https://owasp.org/www-project-top-10-for-large-language-model-applications/)
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公众号|东方隐侠安全团队
请添团队微信号|东方隐侠安全团队
用于拉少侠们进团队微信群
原文始发于微信公众号(东方隐侠安全团队):DeepSeek代码审计技术解析:从模型革新到漏洞挖掘实战
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