LumosLab-Innovation/OpenHunterAI

解決する課題

OpenHunterAI は、AI駆動のセキュリティ赤チーム作業用のローカルワークスペースを提供します。ユーザーはソースコードにアクセスせずに、攻撃者の視点からウェブアプリケーション、API、LLMアプリケーションのセキュリティを評価でき、評価対象が検証済みかつ承認済みのターゲットに限定されることを保証します。

動作方法

システムは、スコープのロックと攻撃表面のマッピングから始まり、ベースラインの確立と制限付き仮説のテストへと進む構造化された評価モデルを使用しています。複数の信号源（ブラウザの検査、リコンツール、ZAP、Nucleiアダプタなど）を統合し、アダプタを介してAI支援の調査を実行します。アーキテクチャは、ReactベースのUI、計画用のPublic API、GoワーカーによるNATSオーケストレーター、および発見結果とレポート用のPostgresデータベースから構成されています。

対象ユーザー

公開アプリケーションの所有者または承認されたテストを行う開発者・セキュリティ研究者向けです。AI支援の推論を活用して、セキュリティ脆弱性の自動発見を実現したい方におすすめです。

特徴

• ローカルワークスペース: サインアップ不要でユーザーのマシン上で完全に実行され、プロジェクトやスキャン記録がプライベートに保たれます。
• 明示的なスコープ制御: ドメイン検証と人間による承認ゲートを備えており、不正なスキャンを防止します。
• マルチツール統合: ZAP や Nuclei などのさまざまなセキュリティツールからの信号を1つのワークフローに統合します。
• コード作成エージェントスキル: Claude Code、Gemini CLI、Codex などのAIコードエージェントのスキルとして統合可能で、スコープ付きのセキュリティ評価を準備できます。