Flounder 安全审计系统

将编码模型组织成可执行验证的白帽安全审计工作流。

Star 数
★ 522
最近更新
13 天前
License
AGPL-3.0
主语言
TypeScript

30 秒速览

运行形态
命令行工具网页应用自托管服务
可在哪里用
通用 · 跨平台Codex · Claude Code
上手难度
中 · 需要几步配置
开始前需要
Node.js 24 LTSDocker 或兼容 Docker 的运行时,或 Apple container 运行时Shell / 命令行网络访问本地文件系统
典型场景
协议或合约团队可对公开源码或获授权代码运行盲审计,并以执行证据检查发现。
不适合
  • 需要无需配置即可直接审计的团队
  • 要求只在单机上保留代码和凭据、且不使用远程模型服务的团队

这个 Agent 能做什么,适合哪些场景?

Flounder 是围绕现代编码代理构建的端到端安全审计系统,提供 CLI、React 仪表盘、REST API、pi 扩展和执行守护进程。它可从仓库、源码、软件包、项目链接、交易或地址准备审计材料,随后映射范围、深入审计、组合跨范围候选问题,并通过本地执行验证。模型生成的代码、PoC、依赖安装和测试在复制的工作区中运行;默认 OCI 沙箱会限制权限并可对审计命令禁用网络。系统跟踪范围、证据、发现和报告,并可在确认阶段针对真实目标复现问题。Flounder 面向公开源码或获授权目标;项目源码和提供方凭据保留在执行守护进程所在机器,但所用模型提供方可能需要认证。

运行 flounder run <clue> 时,Flounder 可准备目标源码与材料,再执行 map、dig、synthesize、verify、confirm 和 report 工作流;也可用 --source 直接审计已暂存的代码。模型读取源码及可选的项目文档、规格和历史材料,生成范围清单,并在隔离工作区编写和运行 PoC、测试或 harness。发现需要引用通过的本地命令证据;确认阶段可针对真实目标或本地 fork 复现。CLI、仪表盘和 REST API 会呈现运行状态、范围、发现、执行证据和 Markdown 报告。

  1. 协议或合约团队可对公开源码或获授权代码运行盲审计,并以执行证据检查发现。
  2. 漏洞赏金研究人员可让 Prepare 收集公开项目资料、部署和范围信息,再评估发现是否满足项目要求。
  3. 事件响应人员可从可疑交易、地址或事件链接开始调查,并验证根因能否在本地真实环境中复现。
  4. 审计人员可导入已有主张或指定文件、区域、范围,用 verify 或 audit --scope 运行针对性验证。
  5. Flounder 维护者可显式启用维护者模式,通过 Evaluation 失败开展受约束的候选实验。

如何安装或部署这个 Agent?

需要 Node.js 24 LTS。源码安装步骤如下:

nvm use
npm install
npm run build
npm run sandbox:build

也可以把 Flounder 技能安装到 Codex 或 Claude Code:

npx skills add adshao/flounder --skill flounder -g -a codex -a claude-code

审计运行需要可用的沙箱运行时:默认 Docker 后端需要 Docker 或兼容运行时;Apple silicon macOS 上也可用 Apple container 运行时。所选模型提供方需要在执行守护进程上完成认证。

如何使用这个 Agent?

启动控制平面和仪表盘:

node dist/cli.js ui

给执行守护进程登录并检查提供方:

flounder daemon provider login openai-codex
flounder daemon provider check openai-codex

然后在仪表盘创建项目,填写审计任务或线索,选择执行守护进程和提供方配置,并启动运行。要从线索开始完整工作流:

flounder run <tx-or-address-or-project-or-repo-or-link>

要直接审计本地源码:

flounder run --target my-target --source ./src --build-root . --corpus ./docs

openai-codex 使用 pi 订阅/OAuth 认证;其他提供方需按模型设置指南在执行守护进程配置 OAuth 或 API 密钥。

这个 Agent 有哪些优点和局限?

优点
  • 以本地可执行命令证据作为确认发现的依据,并提供差异确认、反驳和 PoC 检查流程。
  • 默认在复制工作区内执行模型生成的代码和测试,OCI 沙箱支持限制能力、只读根文件系统和网络隔离。
  • 除 CLI 外还提供仪表盘、可自描述的 REST API、pi 扩展和守护进程执行面。
  • 提供 Solidity/EVM 与 ZK 审计示例,但审计策略由模型决定,不限定这些技术栈。
局限
  • 需要 Node.js 24 LTS,并需构建项目和沙箱镜像,部署涉及多个步骤。
  • 审计依赖执行守护进程上已认证的模型提供方;凭据和模型服务费用取决于所选提供方,仓库未说明定价。
  • 沙箱基线不保证包含目标所需的全部编译器、证明系统或链工具,特殊目标可能需要自行提供镜像。
  • 除特定 Apple silicon macOS 路径外,文档描述的默认 OCI 沙箱依赖 Docker 或兼容运行时;没有就绪沙箱时会失败关闭。

这个 Agent 与同类方案有什么区别?

与相关度最高的同类 agent 并排比较关键指标。

Agent 源码审查 形态 / 费用 Star 最近更新 主语言 完整支持的平台
Flounder 安全审计系统 当前 69 · 存在缺口 命令行工具 ★ 522 13 天前 TypeScript Codex · Claude Code
PentesterFlow 73 · 存在缺口 命令行工具免费 + 模型费 ★ 1.4k 1 个月前 TypeScript OpenAI API
AutoCVE 漏洞审计平台 44 · 缺口较多 自托管服务免费 + 模型费 ★ 1.2k 1 个月前 Python —
HexStrike AI MCP 22 · 缺口较多 MCP 服务器免费 ★ 13k 2 个月前 Python Claude.ai

FollowAgents 如何评估这个 Agent?

FollowAgents 源码审查 · FARS-2.1
存在缺口
69/ 100 五分制 3.5 / 5
信任安全 17/29
可靠稳定 8/14
适用触发 15/18
规范维护 14/18
有效结果 10/13
证据核验 5/8
查看各维度的扣分理由
信任安全17 / 29 · 2.9/5

材料描述了复制工作区、默认沙箱、能力受限的网络访问、凭据留在执行机、主机执行逃生口和私密披露规则,因此最小权限与外部影响控制较充分但仍主要是文档声明;CLI 示例有目标选择和只读/本地 fork 边界,但没有普遍的逐操作确认流程。敏感数据检查命令和凭据本地存储有说明,依赖安全只要求发布前运行 npm audit,未提供审计结果或锁文件证据。清理先 dry-run 且保留数据库记录,但没有明确恢复机制。README、包元数据及仓库地址支持来源归属,发布者身份仍未知。

可靠稳定8 / 14 · 2.9/5

README、包脚本和 CI 对 Node 24、构建、测试及契约检查大体一致,且 sandbox 无引擎时失败关闭;失败信息、重试和恢复行为在所给材料中描述有限。依赖有明确 Node 版本和安装说明,但材料没有锁文件内容或依赖可用性证据。

适用触发15 / 18 · 4.2/5

文档细分盲审、事件调查、公开源审计、赏金、定向跟进和披露场景,并清楚区分发现、验证、确认的能力边界;技能触发条件有列举但仍较宽泛。支持多种代码栈、Provider、daemon、沙箱后端与定制镜像,Node 版本和 OCI/Apple 沙箱前提也有说明。

规范维护14 / 18 · 3.9/5

README 按场景、模式、准备路径、自动化、快速开始和沙箱组织,提供丰富命令、使用文档指引及限制说明;安装和 AGPL-3.0-only 许可清晰。包版本为 0.4.0,但给定材料没有变更日志;贡献入口存在,维护责任或明确负责人未见。命令与 Flounder 名称整体稳定,但包名 flounders 与产品名 Flounder 不一致,故未给满分。

有效结果10 / 13 · 3.8/5

产物目标是带执行证据的发现、跟踪状态和 Markdown 报告,便于后续验证与披露;把准备、审计、验证和报告串成一个工作流,对安全研究有明显增量价值。成本方面提供本地 mock 路径和预算/沙箱配置提示,但完整使用仍需要模型 Provider、运行时及目标专用工具链,成本收益并非对所有项目都成立。

证据核验5 / 8 · 3.1/5

README 的关键安全与工作流主张在 SECURITY.md、package.json 和 CI 配置中有部分相互印证;但静态材料不能验证实现行为,且没有本次审阅可用的执行结果。文档通常把功能描述与安全边界分开,也提醒不能把源代码执行称为真实部署复现;若干能力仍属于作者陈述,故不作更高判断。

风险与缓解建议
  • 这是基于所给静态文件的低置信度审阅;未执行代码、测试或依赖审计。
  • 仅在获授权的目标上使用;遵守 SECURITY.md 对 live 系统、网络广播和私密披露的限制。
  • 主机执行逃生口明确不提供内核级隔离;不应与不可信依赖或真实模型生成的 exploit 代码配合使用。
证据充分度:低 评估于 2026年10月16日 审查版本 505571a80909
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常见问题

审计是否需要提供方账号或 API 密钥?
需要在执行守护进程上为要运行的模型提供方完成认证。openai-codex 使用 pi 订阅/OAuth;其他模型可按提供方设置指南配置 OAuth 或 API 密钥。
Flounder 会直接在我的主机源码目录运行 PoC 吗?
不会。模型生成的代码、PoC、依赖安装和本地测试在复制的工作区内运行;默认沙箱在未就绪时不会静默退回主机执行。
模型认为存在漏洞就会生成报告吗?
不会。发现应由本地命令执行证据支持;工作流还可以进行反驳、真实目标确认和报告门槛检查。
能否审计 Solidity 以外的目标?
可以。仓库说明审计策略由模型决定;Solidity/EVM 和 ZK 是高信号示例,并非框架硬编码限制。目标可能需要额外工具链或定制沙箱镜像。
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对比同类 Agent

用同一套 FARS 评审,横向比较这个 Agent 所属的短名单。

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