praveen7500/CodeGuardian_RAG_LogicFlawHunter

# CodeGuardian_RAG_LogicFlawHunter 由 AI 驱动的软件强化平台，利用代码感知 LLM、Graph-RAG 和多文件语义分析，在企业级代码库中发现深层的逻辑缺陷、竞态条件、状态机漏洞、授权绕过以及业务工作流安全弱点。 # AI 逻辑缺陷审计器 ## 高级软件强化： ### 通过代码感知 LLM 进行自动化逻辑缺陷审计和安全验证 由 AI 驱动的安全审计平台，结合了代码感知基础模型、Graph-RAG、语义程序分析和智能体安全验证，以识别隐藏在多组件存储库中的复杂漏洞。 与专注于语法级模式的传统 SAST 工具不同，AI 逻辑缺陷审计器能够推理： - 业务逻辑漏洞 - 竞态条件 - 状态机漏洞利用 - 授权绕过 - 工作流篡改 - 权限提升路径 - 跨服务安全弱点 - 多步骤攻击链 - 存储库级安全风险 ## 问题陈述 现代企业应用程序包含跨越多个文件、服务、API、数据库和工作流的漏洞。 传统扫描器： ❌ 产生过多的误报 ❌ 遗漏业务逻辑缺陷 ❌ 无法理解执行上下文 ❌ 无法跨存储库进行推理 本项目旨在构建一个下一代 AI 审计引擎，能够跨越整个软件生态系统进行上下文安全推理。 ## 核心功能 ### 多文件上下文聚合 通过以下方式构建整个存储库的理解： - 依赖图分析 - 调用图构建 - 数据流跟踪 - 服务交互映射 - 数据库关系发现 ### Graph-RAG 存储库智能 结合： - AST 解析 - 代码嵌入 - 知识图谱 - 向量搜索 - 安全模式记忆 ### 智能体安全分析 自主安全智能体执行： - 威胁建模 - 漏洞发现 - 攻击路径生成 - 根本原因分析 - 修复建议 ### 自动化缺陷复现 每项发现都包括： - 复现步骤 - 执行跟踪 - 攻击叙述 - 影响评估 - 置信度评分 ### 语义代码分类 自动将发现分类为： - 严重 - 高危 - 中危 - 低危 - 信息性 同时优先处理可利用的逻辑缺陷。 ### 持续存储库审计 支持： - GitHub 集成 - Pull Request 审查 - CI/CD 安全门禁 - 增量扫描 - 安全漂移检测 ## 架构 ``` Repository │ ▼ Code Ingestion Layer │ ▼ Language Parsers (AST / CFG / DFG) │ ▼ Knowledge Graph Builder │ ▼ Graph-RAG Engine │ ▼ Code-Aware LLM │ ▼ Security Agent Framework │ ┌───┼─────────────────────┐ ▼ ▼ ▼ Logic Flaw Agent Race Condition Agent State Machine Agent ▼ Finding Correlation Engine ▼ Risk Scoring ▼ Remediation Generator ▼ Security Report ```

标签：AI代码审计, C2, GitHub Advanced Security, Graph-RAG, 代码图谱分析, 大语言模型(LLM), 安全加固, 自动化payload嵌入, 逆向工具, 静态应用安全测试(SAST)