跨文件分析代码调用关系，定位真正值得修复的安全漏洞。
无需部署 · 免费体验 · 支持 GitHub 仓库与 ZIP 源码包 · 已累计识别 100万+ 安全问题
与人工代码相比，未经审查的 AI 代码可能更加不安全。
一项覆盖 507,044 组 Python 与 Java 代码样本的对照研究发现：
在该研究的测试范围内，ChatGPT 生成代码的漏洞比例高于人工代码：Python 为 8% vs. 5.55%，Java 为 8.18% vs. 3%。
研究还发现，AI 代码更容易反复出现命令注入、硬编码凭证等高风险问题。
OWASP 因此建议，在提交 AI 辅助生成的代码前进行独立安全审查，并结合静态分析工具完成检查。
从产品上线、企业研发到开源引入和第三方验收，在做决定前先看清代码风险。
更少遗漏真正的安全漏洞，并把发现的问题转化为可以处理的结果。
01 · REAL-VULN-BENCHMARK
相比 GPT-5.5，MonkeyScan 的 F3 Score 高 20.8 分，Recall 高 26.1 个百分点。
MonkeyScan 数据来自部分 RealVuln 项目的阶段性内部测试；GPT-5.5 数据来自 RealVuln 公布结果。完整同口径测试仍在进行中，当前结果仅用于展示特定版本和配置下的测试表现。
02 · SECURITY EXPERIENCE
由长亭科技推出，将真实安全攻防、漏洞研究与安全产品工程经验融入代码审计。
03 · ACTIONABLE RESULTS
从漏洞位置到成因、影响范围和修复建议，帮助开发者判断并优先处理真正的风险。
多个智能体从不同角度理解代码、追踪风险并交叉验证结果，降低单次判断遗漏关键信息的可能。
结合传统静态分析与 AI 推理：既检查已知风险模式，也分析业务逻辑、调用链和数据流。
不只告诉你哪里可能有问题，还会说明漏洞成因、影响范围和处理建议。
连接 GitHub 仓库，或上传 ZIP 源码包。
MonkeyScan 在独立环境中分析代码和潜在风险。
查看漏洞位置、风险说明、影响范围和修复建议。
PARTNERS
与教育伙伴共同把代码安全带进真实教学，让学员在项目实践中理解漏洞、分析风险并学习修复。
网络安全课程实践合作
MonkeyScan 与好课优选开展网络安全课程实践合作，将 AI 代码审计融入课程教学，帮助学员通过真实项目学习源码安全分析、漏洞理解与修复。
好课优选专注 IT 职业教育，课程覆盖 AI 网络安全、Python AI 智能体开发、AI 数据分析与大模型等方向，并开展高校专业共建、实习实训等合作。
我们用 AI 把功能交付速度提了上去，但安全复查一直跟不上。MonkeyScan 的价值不是多报几个问题，而是把真正需要优先处理的风险和原因讲清楚。
张然技术负责人 · AI SaaS 团队
“没有专职安全同事时，我需要的是一个能看懂整个代码仓库、也能告诉我怎么修的工具，而不只是一串规则告警。”
林乔独立开发者
“在合并陌生贡献代码之前先扫描一遍，让我能更快定位高风险改动，再决定哪些地方值得投入人工复查。”
陈屿开源项目维护者
源码仅用于完成安全分析。扫描完成后会删除完整源码，仅保留用于展示和追踪问题所必需的漏洞相关片段。
每个扫描任务都在独立沙箱环境中运行，避免不同项目之间的数据相互访问。
不会。用户提交的源码不会被用于训练公共或第三方模型。
新用户可以获得免费体验额度，用一个真实项目验证扫描结果。更多扫描额度和付费方案以产品页面为准。
目前支持连接 GitHub 仓库或上传 ZIP 源码包。其他代码平台和接入方式将逐步开放。
不能。MonkeyScan 用于更快发现和解释值得处理的风险，重要业务和高风险系统仍建议结合人工审计与安全测试。
用 MonkeyScan 完成一次上线前安全复查，在问题进入生产环境之前发现并处理风险。
开始免费扫描 →无需部署，新用户可免费体验
