open-kritt: コード内のセキュリティ脆弱性を発見・検証するためのAIエージェント・オーケストレーション・プラットフォーム

解決する課題

大規模なコードベースにおける脆弱性の発見は、AIモデルにリポジトリ全体を一度に分析させる場合、困難を伴います。open·krittは、セキュリティ調査を、AIエージェントが並列で実行可能な、小さく焦点を絞ったタスクに分割することで、ノイズを減らし、発見の精度を向上させることでこの問題を解決します。

仕組み

このプラットフォームでは、ユーザーは焦点を絞ったプロンプトを連鎖させることで「プレイブック」やワークフローを構築できます。これらのエージェントは、ルート権限とインターネット接続を持つ使い捨てのDockerコンテナ内で実行されるため、ツールのインストール、コードのコンパイル、および概念実証（PoC）の構築が可能です。その後、システムは結果を集約し、自動的な重複排除とカスタムの重要度ランク付けを適用して、最も深刻な問題を優先順位付けします。

対象ユーザー

プロンプト、ワークフロー、モデルプロバイダー（OpenAI、Anthropic、またはOpenRouterなど）、およびインフラストラクチャを完全に制御したいセキュリティ研究者や、セキュリティを重視する開発者向けに設計されています。

ハイライト

• Workflow Builder: プロンプトを連鎖させることで、再利用可能なセキュリティ調査プレイブックを作成できます。
• Agentic Execution: エージェントは、隔離された環境でテストを実行し、ターゲットをコンパイルして、発見内容を検証できます。
• Flexible Model Access: Codex、OpenAI、Anthropic、およびOpenRouterを含む複数のプロバイダーをサポートしています。
• Automated Prioritization: 一貫した発見スキーマと自動的な重複排除を備え、脆弱性をランク付けします。