CTX-Audit

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• 命令
• LLM 协作审计
• 配置文件
• 检测能力
• 架构
• 基准测试
• 项目状态

快速开始

git clone https://github.com/BlkSword/CTX-Audit.git
cd CTX-Audit
cargo build --release

# 扫描
ctx-audit scan ./myproject                    # 规则扫描
ctx-audit scan ./myproject --deep             # 规则 + AST 污点 + 跨文件追踪
ctx-audit scan ./myproject --deep -o report.json

# 单文件分析
ctx-audit analyze ./src/main.rs --symbols

# 持续监控
ctx-audit watch ./myproject

# MCP Server（LLM 协作）
ctx-audit mcp

# 守护进程（增量缓存）
ctx-audit daemon start
ctx-audit scan ./myproject --daemon
ctx-audit daemon stop

命令

scan — 项目扫描

ctx-audit scan ./project [OPTIONS]

OPTIONS:
  --deep                 启用 AST 污点 + 跨文件追踪
  --taint                 仅启用 AST 污点分析
  --cross-file            仅启用跨文件追踪
  --min-severity <级别>    最低严重程度 (critical/high/medium/low)
  -o, --output <文件>      输出文件 (llm/json/sarif/markdown)
  -t, --threads <N>        并行线程数
  -r, --rules <目录>        自定义规则目录
  -e, --exclude <模式>      追加排除
  --daemon                 通过守护进程执行
  --sca                    启用 SCA 依赖扫描

扫描引擎: RuleScanner（默认）→ AstTaintScanner（--taint，单文件 source→sink）→ CrossFileTaintAnalyzer（--cross-file，跨文件调用图 + 函数摘要）。每个引擎可独立启用。

analyze / watch / daemon

ctx-audit analyze ./src/main.py --symbols   # 单文件分析
ctx-audit watch ./myproject                 # 持续监控
ctx-audit daemon start                      # 启动守护进程
ctx-audit daemon status                     # 查询状态
ctx-audit daemon stop                       # 停止

mcp — LLM 协作（推荐）

ctx-audit mcp    # 启动 MCP Server（stdio JSON-RPC）

通过 MCP 协议暴露 32+ 工具给 Claude Code / Cursor / 任何 MCP Agent，让 LLM 自主驱动安全审计流程。详见 LLM-AUDIT-SKILL.md。

MCP 集成配置（.claude/settings.json）：

{
  "mcpServers": {
    "ctx-audit": {
      "command": "ctx-audit",
      "args": ["mcp"]
    }
  }
}

audit — 扫描 + 规则审计

ctx-audit audit ./project                   # 扫描 + 规则审计（无 LLM 调用）
ctx-audit audit ./project --agent           # [已搁置] 内部 Agent 模式

2026-07: 内部 --agent 模式已搁置。其 Specialist/Investigator/TaintWalk 组件在基准测试中效果未达预期，建议使用 MCP 模式。代码保留但 llm_mode 默认 noop。

config — 配置管理

ctx-audit config show            # 显示当前配置
ctx-audit config set <key> <val> # 设置配置
ctx-audit config list            # 列出所有配置键

LLM 协作审计（推荐方式）

CTX-Audit 通过 MCP 协议让外部 LLM 自主完成安全审计。核心差异：不是让 LLM 看扫描结果猜 TP/FP，而是给 LLM 32+ 个工具去查调用图、读代码、追踪数据流，基于确定性证据做判定。

工作流

1. security_scan → 获取 findings（含 enclosing_function + evidence_refs）
2. 对每个 high/critical finding:
   a. get_code_context → 理解代码
   b. query_callers / find_call_path → 追踪数据来源
   c. search_code → 搜索相关模式
   d. check_sanitizer / query_middleware_chain → 排除误报
   e. 判定 → TP / FP / Needs Review
3. 输出审计报告（证据链完整、可追溯）

已验证的审计效率

完整指南和示例见 LLM-AUDIT-SKILL.md 和 docs/MCP-AUDIT-EXAMPLE.md。

配置文件

配置文件位于 ~/.config/ctx-audit/config.toml（Linux）/ ~/Library/Application Support/ctx-audit/config.toml（macOS）/ %APPDATA%\ctx-audit\config.toml（Windows）。

首次运行 ctx-audit config set 时自动生成。

常用配置：

[scan]
threads = 4
min_severity = "medium"
exclude_patterns = ["node_modules", ".git", "target", "build", "dist", "vendor", "test", "tests"]

[agent]
llm_mode = "noop"               # noop / http（MCP 模式不需配置此项）

[agent.llm]
provider = "openai"
model = "deepseek-chat"
endpoint = "https://api.deepseek.com/v1/chat/completions"

[daemon]
listen_addr = "127.0.0.1:19527"

检测能力

漏洞覆盖

跨文件追踪

• 调用图构建：Import-Aware 别名解析 + Callback 注册 + receiver 追踪 + 类型层次虚方法分发
• 函数摘要：自底向上计算污点签名，param_to_calls 多跳传播，返回值 LHS 回传
• 路径追踪：BFS source→sink 跨文件路径查找
• 中间件建模：Express app.use() / Django MIDDLEWARE 虚拟边
• CPG 引擎：路径敏感分析 + AccessPath 前缀匹配 + sanitizer 净化检测
• YAML 规则: 68 sinks + 101 sanitizers，覆盖 7 语言 + 框架（Spring/React/Django/Express）

误报控制

• 文件角色标签（production/test/build/vendor）
• Sanitizer 净化检测（101 个模式）
• 安全屏障检测（shell:false、数组参数等）
• 构造函数 FP 过滤
• 基线抑制（.ctx-audit/baseline.json）
• 置信度评分 + 多引擎交叉确认

语言支持

Java / Python / JavaScript / TypeScript / Go / Rust / C / C++ / PHP — AST 分析 12 种语言，文件扫描 18 种扩展名。

架构

CTX-Audit
├── core/                         # 确定性分析引擎
│   ├── analysis/
│   │   ├── taint.rs              # 污点分析核心（Source/Sink/Flow/Sanitizer）
│   │   ├── ast_taint.rs          # AST 污点分析器（CFG + CPG 路径敏感）
│   │   ├── cross_file.rs         # 跨文件分析（调用图 + 函数摘要 + BFS）
│   │   ├── cpg/                  # 代码属性图引擎（构建/查询/摘要）
│   │   ├── query.rs              # 调用图查询引擎（LLM 证据 API）
│   │   ├── framework_detector.rs # 安全框架检测（pom.xml/gradle）
│   │   ├── imports.rs / type_hierarchy.rs / middleware.rs
│   │   └── attack_surface.rs / risk_patterns.rs
│   ├── scanner/
│   │   ├── mod.rs                # 扫描管道 + Finding + 证据富化
│   │   ├── source_sink_patterns.rs # 本地 source→sink 模式匹配
│   │   └── sca_scanner.rs        # SCA 依赖扫描
│   ├── rules/                    # YAML 规则引擎
│   └── ast/                      # AST 引擎（tree-sitter，12 语言）
│
├── tools/                        # MCP 工具集
│   ├── bridge.rs                 # 内置工具（read_file/list_files/search）
│   └── registry.rs / executor.rs
│
├── cli/                          # CLI 客户端
│   ├── commands/
│   │   ├── scan.rs / analyze.rs / watch.rs
│   │   ├── mcp.rs                # MCP Server（32+ 工具）
│   │   └── daemon.rs / config.rs / rules.rs
│   ├── agent/                    # 内部 Agent（已搁置）
│   │   ├── supervisor.rs         # 并发调度器
│   │   ├── investigator/         # ReAct 调查器 + TaintWalk
│   │   ├── specialist/           # CWE Specialist
│   │   └── prompts.rs / evidence.rs / llm_client.rs
│   └── config.rs
│
├── daemon/                       # 守护进程
│   └── src/{protocol,server,engine,state,client}.rs
│
├── rules/                        # YAML 规则（68 sinks, 101 sanitizers）
│   ├── *.yaml                    # 模式规则
│   └── taint/frameworks/         # 框架污点规则（7 语言）
│
└── docs/                         # 文档
    ├── MCP-AUDIT-EXAMPLE.md      # MCP 审计实战（Shiro CVE-2016-4437）
    ├── MCP-INTEGRATION.md        # MCP 集成配置指南
    └── research/                 # 研究报告 + 基准汇总

基准测试

7 项目跨语言基准

项目状态

关于 0-day 发现

工具能发现 0-day 的组件和模式（如反序列化 sink、MyBatis 动态 SQL、库 API 危险入口），但不能自动确认为 0-day。需要安全研究员或 MCP LLM 逐 finding 追踪调用者链、确认外部可达性、判定可利用性。在合适的场景（未审计的 Java 库/框架），效率提升约 8-10x（vs 全文阅读）。

0-day 发现依赖安全研究员或 MCP LLM 逐 finding 追踪调用者链、确认外部可达性。

许可证

Apache License 2.0