AI Coding 项目发布前
为 Cursor、Codex、Claude Code 等工具生成或修改的代码,在上线、演示或客户交付前补上一轮独立安全复查。
跨文件分析代码调用关系,定位真正值得修复的安全漏洞。
免费扫描代码仓库 →无需部署 · 免费体验 · 支持 GitHub 仓库与 ZIP 源码包

累计完成扫描
昨日完成扫描
累计确认漏洞
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。
为 Cursor、Codex、Claude Code 等工具生成或修改的代码,在上线、演示或客户交付前补上一轮独立安全复查。
在部署或二次开发陌生开源项目之前,先了解其中可能存在的高风险漏洞。
在维护遗留系统、接手团队项目或评估外部代码前,先快速了解其中潜在的高风险漏洞。
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。

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