发布已经经受住攻击的
代码。

FlawDetector 是 AI 原生应用安全平台：发现漏洞、编写修复代码，并验证补丁真正生效。红队 vs 蓝队循环在 FlawDetector-LLM V1.0 上自主运行。

免费开始扫描→预约在线演示

无需信用卡 · 5 分钟接入 · 提供自有测试报告

app.flawdetector.ai/acme/checkout-service/scan/1024

FlawDetector

Overview

Live monitor

Repositories

Reports

Settings

Adversarial Loop

Round 3 running on main

acme / checkout-service · main

Scan #1024 — 1,842 functions analyzed

Search findings

Critical

High

Medium

Patches ready

Findings · ranked by exploitabilityExport report ↗

CriticalCWE-89SQL injection via unsanitized query paramapi/auth/login.py:84 Fix ready

CriticalCWE-798Hard-coded AWS secret in build scriptscripts/deploy.sh:12 Fix ready

HighCWE-918SSRF in webhook URL validationservices/hooks.ts:141 Fix ready

HighCWE-79Stored XSS in comment rendererweb/comments/render.tsx:57 Fix ready

MediumCWE-327MD5 used for password digestcore/crypto.go:33 Fix ready

LowCWE-209Stack trace leaked in 500 handlerapi/middleware/error.py:19

12,400+

已扫描代码仓库

94.7%

检出率（V1.0 基准测试）

3.2%

误报率

41秒

全仓库扫描中位耗时

深受生产环境安全团队的信赖

产品演示

从原始仓库到封闭发布

三个阶段，一条流水线。以下每个界面都是真实产品，而非示意图。

01 · 检测

逐函数读取你的整个代码仓库

连接仓库后，FlawDetector 将代码切分为可分析单元，逐一交由 FlawDetector-LLM V1.0 分析，并按严重程度、CWE 和 OWASP 分类。多数代码库一分钟内完成。

app.flawdetector.ai/acme/checkout-service/scan/1024

FlawDetector

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Round 3 running on main

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Scan #1024 — 1,842 functions analyzed

Search findings

Critical

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Findings · ranked by exploitabilityExport report ↗

CriticalCWE-89SQL injection via unsanitized query paramapi/auth/login.py:84 Fix ready

CriticalCWE-798Hard-coded AWS secret in build scriptscripts/deploy.sh:12 Fix ready

HighCWE-918SSRF in webhook URL validationservices/hooks.ts:141 Fix ready

HighCWE-79Stored XSS in comment rendererweb/comments/render.tsx:57 Fix ready

MediumCWE-327MD5 used for password digestcore/crypto.go:33 Fix ready

LowCWE-209Stack trace leaked in 500 handlerapi/middleware/error.py:19

02 · 修复

可直接合并的补丁，而不是搁置的工单

每条检测结果都附带通俗易懂的解释和可直接合并的 diff。一键应用，或作为带完整上下文的 Pull Request 提交给评审。

app.flawdetector.ai/findings/FD-2481

CriticalFD-2481 · CWE-89 · OWASP A03Verified exploitable

SQL injection via unsanitized query param

username flows into a raw f-string query. Red Team confirmed extraction of the users table in round 2. The patch below parameterizes the query — verified to kill the exploit in round 3.

api/auth/login.py+2 −2

def login(request):

username = request.POST['username']

− query = f"SELECT * FROM users WHERE name = '{username}'"

− row = db.execute(query).fetchone()

+ query = "SELECT * FROM users WHERE name = %s"

+ row = db.execute(query, (username,)).fetchone()

if row is None:

raise AuthError('invalid credentials')

Apply patch Open as PRRegression guard added · pytest 214/214

03 · 证明

每次运行都生成审计级报告

每次扫描都会被存档、可与历史对比，并可导出为审计级报告——与我们自有测试报告所用的证据包结构完全一致。

app.flawdetector.ai/reports/2026-Q3-checkout

Security assessment report

acme / checkout-service — 2026 Q3

Protocol FD-TC-01 · 1,000-trial repeated benchmark · evidence pack attached

92/100

Findings sealed

35 / 35

Loop rounds

Residual risk

Low

1. Scope & methodology

2. Findings & severity distribution

3. Adversarial verification log

4. Repeated-trial performance annex

In-house test criteria · all rulesets passedExport PDF

NEWV1.0 新功能

两个 AI，一个作战室。
零遗留漏洞。

对抗式补丁循环让 AI 红队与 AI 蓝队在你的 CI 中对抗。红队像专业渗透测试员一样进攻，蓝队修补、加固、再迎战。只有当漏洞利用彻底失效时，循环才会停止。

adversarial-loop · acme/checkout-service

round 3/∞

攻击

检测到突破

生成补丁

再次攻击

验证封堵

AI 红队自主进攻

AI 蓝队自主防御

▸standing by…

── round start · target: api/auth ──

AI 红队

像人类渗透测试员一样规划多步漏洞利用链
持续探测注入、认证绕过、SSRF、路径穿越
从每次失败尝试中学习并升级攻击

AI 蓝队

生成使漏洞利用失效的最小补丁
加固配置并添加回归防护
重放同一攻击以验证封堵效果

每一轮都有完整记录——攻击路径、补丁 diff、验证日志。团队评审的是结果，而不是告警。

在你的仓库中观看循环→

核心平台

安全团队所需的一切

完整的 FlawDetector 引擎——对抗式循环正是构建于此。

全仓库 LLM 审计

智能切分遍历整个代码库，在完整上下文中分析每个函数，而不仅是 diff 片段。

严重程度分级

从 Critical 到 Low，映射 CWE 与 OWASP Top 10，去重后按可利用性排序。

可直接合并的修复

附带通俗解释的具体补丁 diff——一键应用或直接提交 PR。

CI/CD 与 CLI

在 GitHub Actions、GitLab CI 或 Jenkins 中设置合并门禁。功能完整的 CLI 支持本地与离线环境。

扫描历史与漂移

所有结果均可存档对比。精确定位是哪个版本引入——或封堵——了缺陷。

多模型引擎

以 FlawDetector-LLM V1.0 为主，按语言与缺陷类型路由 GPT、Gemini 作为后备。

审计级报告

导出面向审计方与客户的 Markdown / PDF 证据包。

多语言覆盖

Python、JavaScript/TypeScript、Java、Go、C# 等——一条流水线覆盖你运行的所有服务。

实时监控

在攻击面变化的瞬间看见它

每次推送都会触发分析。漏洞一经确认即实时流入仪表盘，告警送达团队已在使用的渠道。

推送触发扫描

Webhook 在每次提交时启动分析——无需排程，结果永不过期。

实时发现流

确认的漏洞附带严重程度、负责人与建议补丁实时流入。

自动路由的告警

Critical 呼叫值班工程师，其余进入 Slack 或邮件摘要。

app.flawdetector.ai/monitor/live

Live monitor — 14 services

99.98% watch uptime

Findings sealed / hour▲ 23% vs yesterday

14:32:07CriticalAuth bypass attempt pattern sealed in prod-apiPatched

14:31:52HighNew SSRF vector on push to payments/mainLoop round 1

14:30:11MediumWeak cipher config drift in infra repoFix ready

14:28:45LowVerbose error surface on staging gatewayTriaged

14:27:03HighDependency CVE-2026-1187 reachable pathPatched

FlawDetector-LLM V1.0

可测量。可重复。达到认证实验室标准。

V1.0 的性能在公开与私有漏洞语料库上经 1,000 余次重复试验测得，瓶颈分析结果直接反哺引擎路线图。

94.7%

检出率

基于 OWASP 基准套件

3.2%

误报率

经去重与可利用性排序后

99.1%

重复试验一致性

1,000+ 次重复试验

2.4×

吞吐量路线图

基于瓶颈分析，V1.1 目标

RULESET

内置自有测试标准的测试项目

注入、认证绕过、配置缺陷、弱加密等——一次扫描即可执行多套漏洞检测规则集，全部项目依据自有测试标准维护。

定价

免费开始，验证价值后再扩展。

所有方案均包含完整检测引擎与可直接合并的修复代码。

Starter

面向个人开发者与开源项目。

免费开始

3 个代码仓库
每周全仓库扫描
严重程度分级与修复建议
社区支持

最受欢迎

Team

$49/月 · 每席位

面向持续交付的产品团队。

开始 14 天试用

无限代码仓库
推送触发扫描与实时监控
红队 vs 蓝队自动补丁循环
CI/CD 门禁、Slack 告警、PR 修复
扫描历史与漂移追踪

Enterprise

定制

面向受监管与离线环境。

联系销售

本地 / VPC 部署
SSO、SCIM 与审计日志
自有测试报告与报告服务
专属安全工程师

文档与资源

由工程师打造，也以工程师的标准写文档

文档

快速上手

五分钟完成首次扫描

CLI 参考

每个参数、每个退出码

CI/CD 方案

GitHub Actions、GitLab、Jenkins

REST API

以 JSON 获取发现、扫描与报告

博客精选

工程

对抗式补丁循环如何判定漏洞“真正被封堵”

2026年7月

基准测试

FlawDetector-LLM V1.0：1,000 次重复试验，以及方差告诉我们的事

误报首先是文化问题，其次才是模型问题

企业版

与安全工程师对话，而不是与表单对话

告诉我们你的技术栈与合规目标。我们将在一个工作日内回复——通常已附上你公开攻击面的扫描结果。

1,000+ repeated-trial verified engine

In-house test reports on request

On-prem / VPC · air-gapped deploys

FlawDetector

登录免费开始扫描

V1.0V1.0 新功能 — 对抗式自动补丁循环→

发布已经经受住攻击的
代码。

FlawDetector 是 AI 原生应用安全平台：发现漏洞、编写修复代码，并验证补丁真正生效。红队 vs 蓝队循环在 FlawDetector-LLM V1.0 上自主运行。

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MediumCWE-327MD5 used for password digestcore/crypto.go:33 Fix ready

LowCWE-209Stack trace leaked in 500 handlerapi/middleware/error.py:19

12,400+

已扫描代码仓库

94.7%

检出率（V1.0 基准测试）

3.2%

误报率

41秒

全仓库扫描中位耗时

深受生产环境安全团队的信赖

产品演示

从原始仓库到封闭发布

三个阶段，一条流水线。以下每个界面都是真实产品，而非示意图。

01 · 检测

逐函数读取你的整个代码仓库

连接仓库后，FlawDetector 将代码切分为可分析单元，逐一交由 FlawDetector-LLM V1.0 分析，并按严重程度、CWE 和 OWASP 分类。多数代码库一分钟内完成。

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MediumCWE-327MD5 used for password digestcore/crypto.go:33 Fix ready

LowCWE-209Stack trace leaked in 500 handlerapi/middleware/error.py:19

02 · 修复

可直接合并的补丁，而不是搁置的工单

每条检测结果都附带通俗易懂的解释和可直接合并的 diff。一键应用，或作为带完整上下文的 Pull Request 提交给评审。

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CriticalFD-2481 · CWE-89 · OWASP A03Verified exploitable

SQL injection via unsanitized query param

username flows into a raw f-string query. Red Team confirmed extraction of the users table in round 2. The patch below parameterizes the query — verified to kill the exploit in round 3.

api/auth/login.py+2 −2

def login(request):

username = request.POST['username']

− query = f"SELECT * FROM users WHERE name = '{username}'"

− row = db.execute(query).fetchone()

+ query = "SELECT * FROM users WHERE name = %s"

+ row = db.execute(query, (username,)).fetchone()

if row is None:

raise AuthError('invalid credentials')

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03 · 证明

每次运行都生成审计级报告

每次扫描都会被存档、可与历史对比，并可导出为审计级报告——与我们自有测试报告所用的证据包结构完全一致。

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92/100

Findings sealed

35 / 35

Loop rounds

Residual risk

Low

1. Scope & methodology

2. Findings & severity distribution

3. Adversarial verification log

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两个 AI，一个作战室。
零遗留漏洞。

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攻击

检测到突破

生成补丁

再次攻击

验证封堵

AI 红队自主进攻

AI 蓝队自主防御

▸standing by…

── round start · target: api/auth ──

AI 红队

像人类渗透测试员一样规划多步漏洞利用链
持续探测注入、认证绕过、SSRF、路径穿越
从每次失败尝试中学习并升级攻击

AI 蓝队

生成使漏洞利用失效的最小补丁
加固配置并添加回归防护
重放同一攻击以验证封堵效果

每一轮都有完整记录——攻击路径、补丁 diff、验证日志。团队评审的是结果，而不是告警。

在你的仓库中观看循环→

核心平台

安全团队所需的一切

完整的 FlawDetector 引擎——对抗式循环正是构建于此。

全仓库 LLM 审计

智能切分遍历整个代码库，在完整上下文中分析每个函数，而不仅是 diff 片段。

严重程度分级

从 Critical 到 Low，映射 CWE 与 OWASP Top 10，去重后按可利用性排序。

可直接合并的修复

附带通俗解释的具体补丁 diff——一键应用或直接提交 PR。

CI/CD 与 CLI

在 GitHub Actions、GitLab CI 或 Jenkins 中设置合并门禁。功能完整的 CLI 支持本地与离线环境。

扫描历史与漂移

所有结果均可存档对比。精确定位是哪个版本引入——或封堵——了缺陷。

多模型引擎

以 FlawDetector-LLM V1.0 为主，按语言与缺陷类型路由 GPT、Gemini 作为后备。

审计级报告

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多语言覆盖

Python、JavaScript/TypeScript、Java、Go、C# 等——一条流水线覆盖你运行的所有服务。

实时监控

在攻击面变化的瞬间看见它

每次推送都会触发分析。漏洞一经确认即实时流入仪表盘，告警送达团队已在使用的渠道。

推送触发扫描

Webhook 在每次提交时启动分析——无需排程，结果永不过期。

实时发现流

确认的漏洞附带严重程度、负责人与建议补丁实时流入。

自动路由的告警

Critical 呼叫值班工程师，其余进入 Slack 或邮件摘要。

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99.98% watch uptime

Findings sealed / hour▲ 23% vs yesterday

14:32:07CriticalAuth bypass attempt pattern sealed in prod-apiPatched

14:31:52HighNew SSRF vector on push to payments/mainLoop round 1

14:30:11MediumWeak cipher config drift in infra repoFix ready

14:28:45LowVerbose error surface on staging gatewayTriaged

14:27:03HighDependency CVE-2026-1187 reachable pathPatched

FlawDetector-LLM V1.0

可测量。可重复。达到认证实验室标准。

V1.0 的性能在公开与私有漏洞语料库上经 1,000 余次重复试验测得，瓶颈分析结果直接反哺引擎路线图。

94.7%

检出率

基于 OWASP 基准套件

3.2%

误报率

经去重与可利用性排序后

99.1%

重复试验一致性

1,000+ 次重复试验

2.4×

吞吐量路线图

基于瓶颈分析，V1.1 目标

RULESET

内置自有测试标准的测试项目

注入、认证绕过、配置缺陷、弱加密等——一次扫描即可执行多套漏洞检测规则集，全部项目依据自有测试标准维护。

定价

免费开始，验证价值后再扩展。

所有方案均包含完整检测引擎与可直接合并的修复代码。

Starter

面向个人开发者与开源项目。

免费开始

3 个代码仓库
每周全仓库扫描
严重程度分级与修复建议
社区支持

最受欢迎

Team

$49/月 · 每席位

面向持续交付的产品团队。

开始 14 天试用

无限代码仓库
推送触发扫描与实时监控
红队 vs 蓝队自动补丁循环
CI/CD 门禁、Slack 告警、PR 修复
扫描历史与漂移追踪

Enterprise

定制

面向受监管与离线环境。

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自有测试报告与报告服务
专属安全工程师

文档与资源

由工程师打造，也以工程师的标准写文档

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五分钟完成首次扫描

CLI 参考

每个参数、每个退出码

CI/CD 方案

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REST API

以 JSON 获取发现、扫描与报告

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工程

对抗式补丁循环如何判定漏洞“真正被封堵”

2026年7月

基准测试

FlawDetector-LLM V1.0：1,000 次重复试验，以及方差告诉我们的事

误报首先是文化问题，其次才是模型问题

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1,000+ repeated-trial verified engine

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AI 红队

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文档

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发布已经经受住攻击的代码。

从原始仓库到封闭发布

逐函数读取你的整个代码仓库

可直接合并的补丁，而不是搁置的工单

每次运行都生成审计级报告

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AI 红队

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严重程度分级

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代码。

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代码。

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