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解決する課題

Metisは、従来の静的解析ツールでは対応が難しい、複雑なコードベースやレガシーコードベースにおけるセキュリティコードレビューの課題に対処します。エンジニアが微細な脆弱性を特定し、セキュアコーディングの実践を改善するのを支援すると同時に、詳細なセキュリティ監査に伴う手作業や疲労を軽減します。

仕組み

Metisは、大規模言語モデル (LLMs) を使用してソースコードのセマンティック分析を行うエージェント型AIフレームワークです。従来のリンターとは異なり、ハードコードされたルールには依存しません。代わりに、プラグインベースのシステムを使用してコードを解析し (Tree-sitter経由)、コードベースのグラフを構築し、推論に基づいたレビューを実行します。コードベースのコンテキストを保存・取得するためにさまざまなベクトルデータベースバックエンド (ChromaDB, PostgreSQL, Qdrant) をサポートしており、自らの発見やサードパーティ製セキュリティツールの結果を検証することで、誤検知を減らすことができます。

対象ユーザー

大規模、複雑、またはレガシーなソフトウェアプロジェクトに取り組んでおり、自動化された拡張性の高いAI駆動型の詳細なコードセキュリティ分析手法を必要とするセキュリティエンジニアや開発者向けに設計されています。

ハイライト

• 深い推論： 単純なパターンマッチングではなく、LLMsを使用してセマンティックな理解を行います。
• 幅広い言語サポート： C, C++, Rust, Go, Python, Solidityを含む20以上の言語をサポートし、拡張可能なプラグインアーキテクチャを備えています。
• 柔軟な統合： 主要なLLMプロバイダー (OpenAI, Anthropic, Gemini, AWS Bedrock) およびローカル推論エンジン (vLLM, Ollama, llama.cpp) と互換性があります。
• 証拠に基づくトリアージ： 発見結果を検証し、SARIF形式で出力するため、スタンドアロンのレビュー担当者としても、既存のセキュリティツールのトリアージアシスタントとしても機能します。