capitalone/VulnHunter

何を解決するか

VulnHunterは、従来の静的解析セキュリティテスト（SAST）ツールで一般的な高い偽陽性率に対処します。単に疑わしいコードパターンをマークするのではなく、攻撃者の視点をシミュレートし、自身の発見を否定しようとする試みを通じて、脆弱性が実際に利用可能かどうかを判断するエージェント型AIアプローチを採用しています。

動作方法

VulnHunterはClaude Code用のスキルセットとして動作し、Claude Opusの推論能力を利用します。前方解析モデルを採用しており、攻撃者がアクセス可能なエントリポイント（例：API）から始まり、危険なシンクへのパスが存在するかを前方に推論します。

3段階のクローズドループプロセスを採用しています：

1. 探査：/vulnhuntスキルはエントリポイントからシンクへのマッピングを行い、複数段階の偽証明パイプラインを実行して支持されていない仮定を除外します。
2. 修正：/vulnhunter-fixスキルはテスト駆動型の修正プロセスを実装し、失敗するセキュリティテスト（RED）、修正の適用（GREEN）、ブロックの検証を実行します。
3. 検証：/vulnhunt-fix-verifyスキルは独立した読み取り専用エージェントとして機能し、修正が成功したかどうかを検証します。

対象ユーザー

ソースコード内の高優先度で実行可能なセキュリティ欠陥を最小限のノイズで特定・修正したいセキュリティ研究者および開発者向けです。

特徴

• 攻撃者最優先の分析：シンクから後方検索するのではなく、悪意ある攻撃者の実際の経路をシミュレートします。
• 偽証明エンジン：偽陽性を低減するために、潜在的な脆弱性を積極的に否定する構造化された推論ワークフローです。
• 自動修正ループ：探査、修正、独立した検証を1つのワークフローに統合しています。
• ヘッドレス実行環境：非対話型の使用を可能にする vulnhunter-agent と、精度評価用のベンチマークハーネスを含んでいます。