owasp-audit-agent

Framework agentic AI untuk audit keamanan kode Python berbasis OWASP Top 10. Ia menganalisis kode sumber lewat Abstract Syntax Tree (AST), mendeteksi kerentanan di 10 kategori OWASP, menghasilkan ringkasan eksekutif dari LLM, mencoba memperbaiki secara otomatis, lalu memverifikasi ulang hasilnya — seluruh alur diorkestrasi dengan LangGraph.

Deteksi memakai checker modular yang ditemukan secara otomatis, sehingga menambah aturan baru atau memasang plugin pihak ketiga tidak perlu menyentuh kode inti.

Fitur utama

• Deteksi OWASP Top 10 berbasis AST — 10 checker (satu per kategori) yang membaca struktur kode sungguhan, bukan sekadar mencocokkan teks; jauh lebih akurat dan minim false-positive. Otomatis fallback ke regex bila kode gagal di-parse (mode hybrid).
• Alur agentic (LangGraph) — jalankan checker → eskalasi otomatis → ringkasan LLM → auto-fix → verifikasi ulang berulang.
• Extensible — auto-discovery checker dari agent/tools/ + dukungan plugin eksternal via entry points.
• Konfigurasi penuh — file audit.toml atau environment variable: pilih checker, ambang eskalasi, iterasi fix, model & provider LLM.
• LLM multi-provider — Groq, OpenAI, Anthropic, Google, Ollama (lokal); lazy-init; bisa tambah provider kustom.
• Pelaporan & integrasi — ekspor SARIF (GitHub Security / VS Code), laporan PDF, riwayat scan, dan dependency scanner (cek requirements.txt terhadap CVE yang dikenal).
• Tiga antarmuka — CLI, library Python, dan UI Streamlit.

Instalasi

Dari PyPI:

pip install owasp-audit-agent
pip install "owasp-audit-agent[ui]"        # + UI Streamlit

Dari sumber (untuk pengembangan):

git clone https://github.com/Rio-Bewbew/owasp-security-audit-agent.git
cd owasp-security-audit-agent
pip install -e ".[dev]"                    # + pytest, ruff, build

Provider LLM alternatif (opsional): pip install "owasp-audit-agent[openai]" (atau [anthropic], [google], [ollama]).

Siapkan kredensial LLM dalam file .env di root project:

GROQ_API_KEY=your_key_here

Pemakaian

CLI

owasp-audit app.py               # audit satu file
owasp-audit app.py --json        # keluaran JSON (cocok untuk CI)
owasp-audit --list-checkers      # tampilkan checker yang terdaftar

Contoh keluaran:

Ditemukan 3 isu pada app.py:

  [Critical] A04:2025 - Cryptographic Failures (baris 5)
      Kredensial Hardcoded: api_key
  [High] A05:2025 - Injection (baris 12)
      Command Injection via os.system()
  [Medium] A06:2025 - Insecure Design (baris 8)
      Query SELECT * Tanpa LIMIT

Sebagai library

from agent import audit_code

result = audit_code(open("app.py").read(), "app.py")

for f in result["findings"]:
    print(f.severity.value, f.owasp_category.value, f.title, f.line_number)

print(result["summary"])          # ringkasan eksekutif dari LLM

UI (Streamlit)

streamlit run app.py

Buka http://localhost:8501, lalu paste kode atau upload file untuk melihat temuan, tingkat keparahan, dan ringkasannya secara visual.

Cara kerja

Audit dijalankan sebagai graph LangGraph:

START
  -> run_checkers
       -> (Critical > ambang?) -> escalate_alert -> llm_analysis
       -> (tidak)                                -> llm_analysis
  -> auto_fix
  -> verify_fixes
       -> (masih berisiko & < batas iterasi?) -> kembali ke auto_fix
       -> (selesai)                           -> END

1. run_checkers — semua checker aktif dijalankan atas kode.
2. escalate_alert — dipicu jika jumlah temuan Critical melebihi ambang.
3. llm_analysis — LLM menyusun ringkasan eksekutif & prioritas.
4. auto_fix — perbaikan berbasis aturan (deterministik).
5. verify_fixes — kode hasil perbaikan di-scan ulang; jika masih berisiko dan belum melewati batas iterasi, kembali ke auto_fix.

Kategori OWASP yang dicakup

Seluruh checker berbasis AST (dengan fallback regex).

Kenapa AST, bukan regex?

Analisis AST membaca struktur kode (pemanggilan fungsi, assignment, perbandingan), sehingga pola seperti os.system(...) atau except: pass yang muncul di komentar atau string tidak lagi keliru ditandai. Base ASTChecker otomatis jatuh ke regex saat kode tidak bisa di-parse, jadi snippet parsial tetap tertangani.

Konfigurasi

Perilaku audit diatur lewat audit.toml (opsional) dan/atau environment variable. Salin audit.example.toml menjadi audit.toml lalu sesuaikan:

[llm]
provider = "groq"                 # groq | openai | anthropic | google | ollama
model = "llama-3.1-8b-instant"
temperature = 0.0
# base_url = "http://localhost:11434"   # untuk Ollama / endpoint OpenAI-compatible

[audit]
escalation_threshold = 3          # eskalasi jika jumlah CRITICAL > nilai ini
max_fix_iterations = 2
auto_fix = true

[checkers]
enabled = []                      # kosong = semua; mis. ["A01","A05","A07"]
disabled = ["A09"]                # kode kategori yang dimatikan

Environment variable menimpa file (berguna untuk CI): OWASP_LLM_PROVIDER, OWASP_LLM_MODEL, OWASP_LLM_BASE_URL, OWASP_ESCALATION_THRESHOLD, OWASP_MAX_FIX_ITERATIONS, OWASP_AUTO_FIX, OWASP_ENABLED_CHECKERS, OWASP_DISABLED_CHECKERS, OWASP_CONFIG (path file config).

from agent import AuditConfig
cfg = AuditConfig.load()          # audit.toml + env
print(cfg.escalation_threshold, cfg.llm_model, cfg.is_checker_enabled("A05"))

Provider LLM

Provider dipilih lewat [llm] provider. Paket integrasi di-import lazy, jadi cukup pasang yang dipakai. API key dibaca dari env sesuai provider (GROQ_API_KEY, OPENAI_API_KEY, ANTHROPIC_API_KEY, dst).

Menambah provider kustom:

from agent import register_provider

@register_provider("myllm")
def _build(config):
    from my_pkg import MyChat
    return MyChat(model=config.llm_model, temperature=config.llm_temperature)

Lalu set provider = "myllm" di config.

Dependency scanner

Selain menganalisis kode, framework bisa memeriksa dependensi di requirements.txt terhadap kerentanan yang diketahui. Secara default ia mengecek tiap paket+versi ke database OSV.dev (mencakup ribuan advisory PyPI dan selalu terbaru); bila jaringan tidak tersedia, ia otomatis memakai daftar bawaan sebagai fallback.

owasp-audit --deps requirements.txt            # via OSV.dev
owasp-audit --deps requirements.txt --offline  # hanya daftar bawaan
owasp-audit --deps requirements.txt --json

from agent.dependency_scanner import scan_requirements

for d in scan_requirements(open("requirements.txt").read()):
    print(d.severity, d.package, d.installed_version, "->", d.safe_version, d.cve)

Menulis checker baru

Cara termudah, subclass ASTChecker dan override check_ast() (opsional check_regex() sebagai fallback):

# agent/tools/my_checker.py
import ast
from typing import List
from agent.ast_utils import ASTChecker, call_name
from agent.models import Finding, OWASPCategory, SeverityLevel

class MyChecker(ASTChecker):
    @property
    def category(self) -> OWASPCategory:
        return OWASPCategory.A05

    @property
    def name(self) -> str:
        return "My Custom Checker"

    def check_ast(self, tree, code, filename) -> List[Finding]:
        findings = []
        for node in ast.walk(tree):
            if isinstance(node, ast.Call) and call_name(node) == "os.system":
                findings.append(Finding(
                    owasp_category=self.category,
                    severity=SeverityLevel.HIGH,
                    title="Contoh temuan",
                    description="Penjelasan singkat.",
                    line_number=node.lineno,
                    recommendation="Cara memperbaiki.",
                ))
        return findings

Letakkan file di agent/tools/ — auto-discovery mendaftarkannya otomatis, tanpa mengubah graph.py atau registry.py.

Plugin eksternal (paket terpisah)

Checker bisa didistribusikan sebagai paket pihak ketiga lewat entry point pada group owasp_audit_agent.checkers:

# pyproject.toml paket plugin kamu
[project.entry-points."owasp_audit_agent.checkers"]
my_checker = "my_package.my_module:MyChecker"

Setelah terpasang, registry.discover_entry_points() memuatnya otomatis.

Arsitektur

agent/
├── base_checker.py       # abstract BaseChecker (kontrak checker)
├── ast_utils.py          # ASTChecker base + helper AST (call_name, dll)
├── registry.py           # CheckerRegistry + auto-discovery + entry points
├── config.py             # AuditConfig (audit.toml + env)
├── llm.py                # factory LLM multi-provider + register_provider
├── models.py             # Finding, OWASPCategory, SeverityLevel (Pydantic)
├── state.py              # AuditState (state LangGraph)
├── graph.py              # workflow LangGraph + audit_code()
├── rule_fixer.py         # perbaikan berbasis aturan
├── sarif_exporter.py     # ekspor hasil ke SARIF
├── dependency_scanner.py # cek requirements.txt terhadap CVE
├── history.py            # riwayat scan
├── report.py             # laporan PDF
├── cli.py                # command owasp-audit
└── tools/                # satu file per checker (auto-discovered)

Pengembangan

pip install -e ".[dev]"
pytest                 # 56 test
ruff check agent tests # lint

CI (GitHub Actions) menjalankan lint + test pada Python 3.10–3.13 di tiap push/PR. Lihat CONTRIBUTING.md untuk panduan kontribusi dan CHANGELOG.md untuk riwayat versi.

Lisensi

MIT — lihat LICENSE.