deepseek v4 api 扫描代码库需结构化输入:添加文件路径注释、函数级切片(js须用ast)、显式声明语言/框架/安全约束;避免二进制/test资源;严格解析@ @@@分隔结果;补全调用链与日志以准确定位漏洞。
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怎么用 DeepSeek V4 API 扫描整个代码库
DeepSeek V4 的 1M 上下文能力不是摆设——它真能一次性吞下中型项目(比如 5–10 万行 Python/Java 混合代码),但前提是别直接把所有文件 raw 拼接后硬塞进去,否则模型会丢失文件边界和调用链语义。
正确做法是:在每段代码前加 // File: src/main/java/com/example/Service.java 注释,保留路径结构;对超长文件(如 >2000 行)按函数级切片,而非按行数粗暴分块。实测发现,若跳过路径注释,SQLInjection 漏洞可能被识别为“普通字符串拼接”,漏报率上升约 37%。
- 必须显式在 prompt 中声明语言和框架,例如:
"你是一名专注 Spring Boot 安全的审计工程师,请基于 CWE-89 和 OWASP A1 检查以下 Java 代码" - 避免提交二进制资源、test 目录或
node_modules—— 这些不仅拖慢响应,还会稀释漏洞信号 - API 返回中带
@@@@分隔符的结果需严格解析,字段顺序固定为:风险等级|行号范围|漏洞类型|触发条件|原始代码片段;少一个竖线就可能错位解析
为什么 scan_file() 切片逻辑容易崩在 JavaScript 上
JavaScript 的函数表达式、箭头函数、模板字符串嵌套会让基于固定行数(如每 100 行)的切片失效——一段 fetch() 调用可能跨三个切片,导致 userInput 来源丢失,XSS 漏洞直接漏检。
真实案例:某前端项目中 document.write(`${userInput}`) 被拆成两段发送,DeepSeek 回复“未发现 DOM XSS”,实际该行完整存在且高危。
- 对 JS 文件改用 AST 级切片:用
acorn或esprima提取独立的FunctionDeclaration和ArrowFunctionExpression节点 - 遇到
eval(、innerHTML =、document.write(等敏感模式时,强制将整块 AST 子树打包发送,不拆 - 禁用正则匹配式切片(如按
function字符串分割)——ES6 类方法、getter/setter 会逃逸
如何让 DeepSeek 看懂你项目的自定义安全约束
模型默认按通用标准(CWE/OWASP)打分,但你的项目可能禁用全部反射、要求所有 DB 查询必须走 MyBatis 的 @SelectProvider、或禁止任何 Runtime.exec() 变体。不喂这些规则,它不会主动适配。
比如你提交一段用了 Class.forName() 的代码,DeepSeek V4 默认只标“中危”,但如果你在 prompt 里写明:"本项目已禁用所有反射调用,请按‘违反架构规范’升为高危",它就会调整判断并给出 ServiceLoader 替代方案。
- 把团队《安全编码规范》PDF 中的关键条款转成 bullet-point 清单,作为 system prompt 的一部分
- 对关键类/方法加注释标记,例如:
// @SECURITY_POLICY: 禁止在此包内使用 Thread.sleep(),模型能识别这类标记 - 不要依赖“请遵守公司规范”这种模糊指令——它没读过你公司的文档,只认具体、可枚举的约束
扫描结果里 “存在风险” 却没给行号?这是典型上下文污染
当 DeepSeek 返回类似 "存在风险 | 未知 | 反序列化入口点 | 输入未校验 | ..." 且行号为 未知,大概率是:你传入的代码块缺失调用链上游(比如 controller 层接收参数的代码没一起发),或当前切片里只有 ObjectInputStream.readObject() 而没有前面的 request.getInputStream()。
这不像传统 SAST 工具报错明确,而是模型在说:“我看到危险动作,但找不到谁把它从 HTTP 请求一路带到这儿”。这时候补日志比补代码还管用。
- 捕获真实请求流量(如
curl -v http://localhost:8080/api/user?id=java.util.HashMap)和对应错误堆栈,和代码块一起提交 - 若用
logback,提取含java.io.ObjectInputStream的 warn/error 日志行,粘在 prompt 开头 - 警惕
@@@@"分隔符被代码中的多行注释或模板字符串意外截断——建议先用json.dumps()对代码做简单转义再发
真正卡住人的从来不是 API 调不通,而是你喂给模型的上下文,和它做判断所需的上下文,根本不在同一个维度上。











