cskwork/scopeweaver

ScopeWeaver: English and Korean localization of ARTEX, with preserved AGPL-3.0 attribution.

ScopeWeaver – AI駆動型マルチエージェント侵入テストプラットフォーム

概要

  • 大規模言語モデル (LLMs) が自律的なセキュリティテストエージェントとして機能するオープンソースシステムです。Goバックエンド、Next.jsフロントエンド、PostgreSQLストアを組み合わせています。
  • ARTEX プロジェクト(アップストリームコミット 160fe13)のフォークとして構築され、リブランドおよび英語、韓国語、簡体字中国語への翻訳が行われています。

主な機能

  • LLM駆動型エージェント: プランナーが攻撃ステップを生成し、ワーカーがそれらを実行(例: nmap、curl、カスタムスクリプトの実行)し、「メインエージェント」が人間の介入を可能にします。
  • 2グラフデータモデル: アセットグラフ(ターゲット、ドメイン、IP)と 探索グラフ(発見されたノード、アクティビティ)があり、エージェントはLLMが公開するツールを介してクエリを実行できます。
  • 承認ワークフロー: 潜在的に危険なアクション(例: エクスプロイトの実行)は、「インターセプション承認」UIコンポーネントによってゲートされ、AegisHookのデザインを再利用しています。
  • 資産同期: 同梱の ScopeSentry サービスから直接スコープをインポートできます。
  • LLMプロバイダーの柔軟性: 設定可能なAPIキーを介してAnthropic、OpenAI、およびZ‑AIのGLM‑5.3をサポートします。
  • コーディングエージェント統合: Claude Code、Codex、またはPiが、提供されたアダプターを通じてタスクを作成し、進捗を読み取り、エージェントを制御できます。
  • ライブイベントストリーミング: タスクはServer‑Sent Events (SSE) またはストリーミング可能なHTTPを介して進捗を出力し、リアルタイムダッシュボードを実現します。

インストールオプション

方法 内容
ワンクリックスクリプト (./install.sh) Dockerを検出し、すべてをDockerで実行するか、ローカルバイナリをビルドするかを選択し、.envを作成して http://localhost:8787 でサービスを開始します。
Docker Compose (手動) イメージをローカルでビルドし、PostgreSQLコンテナを開始し、./skills と ./data をマウントします。
ビルド済みバイナリ (Releases) OS用のzipをダウンロードし、./start.sh(更新を管理するスーパーバイザー)を実行します。
ソースからビルド Goバックエンドをコンパイルし、Next.js静的ファイルを自分で埋め込みます。
クロスプラットフォームリリースビルダー (./build.sh --release) Linux、macOS、Windows用の自己完結型zipアーカイブを作成します。

システムの実行

  1. PostgreSQLインスタンスに到達可能であることを確認します(デフォルトのDB名 artex)。
  2. LLM APIキー(ANTHROPIC_API_KEY または OPENAI_API_KEY)を環境変数またはUI経由で提供します。
  3. Web UI http://localhost:8787 を開きます。初回アクセス時に管理者パスワードの設定手順が表示されます。
  4. LLM → New フォームを使用して侵入テストタスクを作成し、モデルを選択して、エージェントにインポートされた資産スコープを探索させます。
  5. フラグが立てられたアクションは Approval records ビューで承認します。結果は Findings ページに表示されます。

更新

  • アプリ内のワンクリック更新はGitHubリリースをチェックし、SHA‑256チェックサムを検証し、バイナリのスモークテストを行い、アトミックにスワップします。繰り返し失敗した場合は自動的にロールバックされます。
  • CLIスクリプト(./update.sh または Docker‑composeの再ビルド)による手動更新も可能です。

設定のハイライト

  • config.json または ARTEX_PG_DSN 環境変数によるデータベース接続。
  • LLMプロバイダー設定(ARTEX_LLM_PROVIDER、ARTEX_LLM_MODEL など)はタスクごとに上書き可能です。
  • 並行性(タスクごとのワーカーエージェント数)は System settings で調整可能です(デフォルトは3)。
  • トラフィックキャプチャプロキシはポート8788で実行され、エージェントがMITM検査のためにアクセスできます。

開発

  • ./dev.sh はバックエンド、プロキシ、およびホットリロード付きのNext.js開発サーバーを起動します。
  • テストは go test ./... で実行します。
  • コードベースは、エージェント、ツール、メモリに関する norma SDKの規約に従っています。

ライセンスと免責事項

  • AGPL‑3.0 の下で配布されます(アップストリームのARTEXと同じ)。READMEでは、このツールは許可されたセキュリティテストのみを目的としており、悪用は禁止されていることが強調されています。

想定ユーザー

  • 手動のペネトレーションテストをLLM駆動の自動化で補強したいセキュリティチーム。
  • 自律的な攻撃チェーン生成を研究している研究者。
  • Go言語でのLLMマルチエージェントオーケストレーションのリファレンス実装を探している開発者。

上記のすべての情報はリポジトリのREADMEから直接引用したものであり、外部からの仮定は一切追加されていません。

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