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Mantis Hack

What it solves

Mantishack は、自律的なセキュリティ研究フレームワークで、ソフトウェアやバイナリにおける脆弱性の発見と検証を目的としています。スキャン、監査、エクスプロイト生成といった攻撃的セキュリティの面倒な作業を自動化し、インパクトの大きいバグを見つけるために必要な手作業を削減します。

How it works

本プロジェクトは二層アーキテクチャを採用しています。Python 実行層は、Semgrep や CodeQL の実行による静的解析、サブプロセス管理、結果のパースといった重い処理を担当します。Claude Code 決定層はオーケストレータとして機能し、どの検出結果を優先すべきか、結果をどう解釈すべきかを判断します。

ワークフローは通常以下の手順で進みます：

  1. Mapping：エントリーポイントと信頼境界のコンテキストマップを構築します。
  2. Scanning：静的解析ツール（Semgrep、CodeQL）と、認証・ロギング監査を実行します。
  3. Validation：マルチステージパイプライン（ステージ A‑D）でノイズを除去し、脆弱性が実際に到達可能かつ利用可能かをチェックします。
  4. Exploitation & Patching：確認された脆弱性に対して概念実証（PoC）エクスプロイトコードと安全なパッチを生成します。

また、Z3 SMT ソルバーを統合し、データフローの事前スクリーニングとバイナリの実現可能性分析を行い、特定したパスが数学的に証明可能であることを保証します。

Who it’s for

セキュリティ研究者、ペネトレーションテスター、そしてコードベースやバイナリ内の脆弱性発見とパッチ作成を自動化したい開発者向けです。

Highlights

  • Autonomous Workflow：スキャン、検証、エクスプロイト生成を単一のエージェントプロセスに統合。
  • Auth & Logging Audit：JWT の誤用、クッキーのセキュリティ欠陥、監査ログの欠如を検出する専門ルール。
  • Z3 SMT Integration：形式的検証を用いて到達不可能なパスを除外し、バイナリガジェットをランク付け。
  • Air-gapped Capability：オフラインスキャンを可能にするキャッシュ済み Semgrep レジストリパックを同梱。
  • Flexible LLM Layer：分析ディスパッチ層として複数プロバイダー（Anthropic、OpenAI、Gemini、Mistral、Ollama）をサポート。