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  前些日子，发了一些DeepSeek+AI完成网安工程师部分工作的文章引起了热榜，目前浏览量1.6w

在社区的支持（pull requests感谢ID:龙飞师傅的帮助【】）下，增加了本地ollama的支持，让代码审计的速度翻了几十倍！！！！！

以往是借助DeepSeek的API，但是由于代码审计的文件过多，token使用量可能会达到很高的数值。so！继续感谢这位师傅添加对ollama的支持

目前功能：流量分析、JS代码审计、进程分析、HTTP转python、文本处理、正则表达式生成、WebShell检测、翻译、PHP、JSP、ASP代码审计

增加了主题的选择

另外，我单独把代码审计工具和WebShell检测工具拿了出来，并让DeepSeek进行了洁面的美化，嘻嘻，甲方面前又成专家啦🤪

在我经过多轮测试,如果你需要通过AI进行代码审计，在效率上，我还是建议你使用本地的ollama进行实验，至少使用qwen2.5的7b模型（大多数主流电脑都可以允许起来），注意，你可以自行测试各个模型是否好用，有测试好的，可以在留言区评论，模型参数太小AI不是很听话

这里探讨的是ai的使用，所以不提供ollama的安装方式（很简单，百度一下即可）

ollama pull qwen2.5

我是macbookpro 24g，基本上两秒就可以审一个文件，当然，AI审计出来的结果只做人工参考，还需要人工去看的。

不过，根据我实际使用，如果你希望有更好的输出效果，还是尽量使用

ollama pull qwen2.5-coder:14b

webshell检测

因为是AI检测，所以比市面上主流的规则检测的要强大的多得多。

优点：算法强

缺点：时间慢

不但会进行代码审计，还可以进行WebShell检测

使用教程

将代码下载到本地（关注公众号知攻善防实验室，后台回复“DStools”）

cd DeepSeekSelfToolpip install -r requirements.txt配置config.pypython DeepSeekSelfTool.pypython ollamaMain.py

本程序分为两个

DeepSeekSelfTool.py为主程序可以调用DeepSeek或者ollama

ollamaMain.py为批量代码审计/WebShell检测

config文件解释​​​​​​​

# API配置API_TYPE="ollama"  # 可选值: "deepseek" 或 "ollama"
# DeepSeek API配置DEEPSEEK_API_KEY=""
# Ollama API配置OLLAMA_API_URL="http://localhost:11434/api/chat"  # Ollama API地址OLLAMA_MODEL="qwen2.5-coder:14b"  # Ollama模型名称

如果你想DeepSeekSelfTool使用ollama,那么你必须将API_TYPE改为ollama，否则请配置deepseek和DEEPSEEK_API_KEY

如果你想使用ollamaMain的批量代码审计和WebShell检测，请务必配置OLLAMA_API_URL和OLLAMA_MODEL，并确保模型已经以前pull好了。