MonkeyScan 硬刚 Codex Security：多找回22个真实漏洞，成本仅1/5
原创 夺旗猫 2026-08-14 15:59 北京
我们用MonkeyScan 和 Codex Security 做了一场真实的AI代码审计测试。
7 月底，OpenAI 开源了代码安全审计工具 Codex Security CLI。不到半个月，GitHub 星标（Star）接近 1 万，AI 代码审计迎来了一个能打的新选手。
MonkeyScan 今年 4 月上线，同样主打 AI 原生代码审计。看到 Codex Security 开源，我们的第一反应很兴奋：
既然大家是同一条赛道，那就别只看产品介绍了，竞技场上见真章，咱们真刀真枪 PK 一把！
我们把 Codex Security 和 MonkeyScan，放进同一批已知真实漏洞的代码中，提出三个大家最关心的问题：
谁找回的漏洞更多？谁的误报更少？谁花的钱少？
先搭一个公平的竞技场
在具体测试数据的选择上，为保证测试公平，我们没有自己制定评分标准，而是从公开的基准测试集（benchmark）中选择测试对象。
我们先让 GPT 推荐，2026年最适合评估 AI 源码审计工具的公开基准测试集。
在推荐结果中，RealVuln 排在首位。它包含经过人工确认的真实漏洞，也专门设置了容易诱发误报的代码。
它公开了三项核心指标：查准率（Precision，即报告中有多少是真的）、检出率（Recall，即真实漏洞中找回了多少），以及更看重少漏报的 F2 综合分。
好，就是它了！
在正式测试前，我们又人工核对了 RealVuln 的真实漏洞清单（ground truth）、固定源码版本（commit）和官方评分程序（scorer），确认每一个正确检出（TP）、误报（FP）和漏报（FN）都可以复现。
本轮测试，从 RealVuln v2.0 中选取了 3 个可本地复现、源码版本可以锁定的 Python Web（网页应用）项目：
DSVW：27 个真实漏洞；
DSVPWA：32 个真实漏洞；
Damn Vulnerable Flask Application：15 个真实漏洞。
合计 74 个真实漏洞，开始。
结果：57 比 35，MonkeyScan 多找回 22 个真实漏洞
三轮扫描结束后，先给出大家最关心的结果：
57 VS 35：MonkeyScan 多找回 22 个真实漏洞
77.03% VS 47.30%：MonkeyScan 检出率高出 29.73 个百分点
35 元 VS 200 元：本轮界面 MonkeyScan 可见成本折算约为Codex Security的 1/5
Codex Security 唯一领先的指标是查准率：66.04%，MonkeyScan 为 59.38%。
但大家都清楚，对安全审计来说，漏掉一个真实漏洞，意味着研发团队连复核它的机会都没有。
所以，RealVuln 选用 F2 综合分作为主指标，因为它更看重检出率、更看重少漏报。而在 F2 指标上：
MonkeyScan 为 72.7，Codex Security 为 50.1
这些数字是怎么算出来的
为了让结果可以复核，我们没有人工挑选"看起来更像漏洞""的报告，而是统一交给 RealVuln 官方评分程序（score.py）计算：
1. 三个项目的源码版本与 RealVuln 真实漏洞清单中固定的版本完全一致；
2. 两款工具扫描相同源码，只统计最终扫描发现项；
3. 扫描结果统一转换为 Semgrep 兼容的 JSON 结果格式；
4. 官方匹配规则（matcher）根据文件路径、RealVuln 接受的漏洞类型（CWE）和真实漏洞所在代码行的上下 10 行范围计算；
5. 每个真实漏洞最多被命中一次，没有匹配到真实漏洞的报告计为误报（FP），没有被找回的真实漏洞计为漏报（FN）。
同一份代码仓库，两款工具实际怎么跑
下面是两款工具扫描同一版本 DSVPWA 后的最终页面。
Codex Security：18 个扫描发现项
MonkeyScan：44 条已验证缺陷
18：44，但报告漏洞的数量不代表最终胜负，这里我们还不能宣布获胜。
因为 44 个发现项不等于命中了 44 个真实漏洞，18 个发现项也不代表只能发现 18 个漏洞。最终仍由 RealVuln 官方评分程序判断哪些属于正确检出、哪些属于误报，以及还有多少真实漏洞被漏掉。
继续看详细结果。
三个项目逐项对比
逐项对比，三组结果呈现出相同的趋势：
DSVW：MonkeyScan 的查准率、检出率和 F2 综合分均高于 Codex Security；
DSVPWA：Codex Security 的查准率更高，但 MonkeyScan 命中 25 个真实漏洞，Codex Security 命中 14 个；
Flask：这个项目比较有挑战，MonkeyScan 的检出率为 60%，Codex Security 为 33.33%。
三个项目合计后，MonkeyScan 找回 57 个真实漏洞，Codex Security 找回 35 个；MonkeyScan 的漏报为 17 个，Codex Security 为 39 个。
对安全团队而言，这 22 个额外找回的真实漏洞，正是更高覆盖率最直接的价值。
多找回 22 个，但成本仅为 1/5
说完了检出效果，再来看看安全团队同样关心的成本问题。
本轮测试，Codex Security 三次扫描合计消耗 1,765,800 个有效 Token（模型处理量）。按 GPT-5.6 Sol、极高推理强度的 Standard API（标准档接口）等价成本估算，约为 28.34 美元，折合人民币约 200 元。
MonkeyScan 三次扫描合计消耗 2723 积分。按当前 39 元 / 3000 积分的零售价折算，约为 35 元。
这对安全团队是个好消息，MonkeyScan 找回的真实漏洞更多，但成本仅为 Codex Security 的 1/5。不用担心费用，可劲用。
为什么 MonkeyScan 更能打
下面，简单和大家解释下MonkeyScan 为什么能做到这些。
MonkeyScan并不是让更多 AI 智能体（Agent）重复阅读同一份代码，而是先理解整个仓库，再把推理预算投入更值得检查的位置。
扫描开始后，MonkeyScan 会先识别项目使用的语言、框架、入口、函数和调用关系，建立仓库级的代码知识；随后根据目录、复杂度和风险目标，把审计任务拆给多个智能体并行执行。
第一轮结束后，系统还会继续检查高风险路径中的覆盖缺口，只对复杂候选追加深度分析，并根据智能体实际阅读过的文件和代码区间判断证据是否充分。
简单来说，它的工作方式是：先理解项目，按风险分工，再补扫缺口，把更贵的推理留给真正复杂的问题。
这些特点，让 MonkeyScan 在本轮测试中用更少的成本，找回了更多真实漏洞。
下一次测试，应该发生在你的代码里
公开基准测试集给出了一个可复现的结果，但真正重要的测试，应该在你自己的代码仓库里。
为了让大家可以直接体验 MonkeyScan ，现在新用户注册即可获得 3000 积分，足够你跑一个自己的测试。
MonkeyScan支持 GitHub 仓库和 ZIP 源码扫描，真诚地邀请大家体验一下 ，让它帮你把代码里的隐藏风险都给揪出来。
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