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Mantis – AI駆動の自動セキュリティレビューツールキット

概要 – Mantisは、スキル（プラグインモジュール）とADKベースのリファレンスハーネスで構成され、コードベースに対してAI駆動の脆弱性発見キャンペーンを実行できます。ソースを読み取り、脅威モデルを構築し、エクスプロイトテストを生成し、パッチを提案するために大規模言語モデル（LLM）をオーケストレーションし、すべてはサンドボックス化されたワークフロー内で行われます。

動作の仕組み

1. セットアップ – Python仮想環境をインストールし、提供されたinstall.shを実行し、Vertex AIモデルを使用する場合は（オプションで）Google Cloudへの認証を行います。
2. 設定 – scripts/configure.pyは、機能（モデルアクセス、ハードウェア、予算）を自動検出し、接続を検証します。
3. 起動 – run.sh <path>でレビューキャンペーンを開始します：
   • リポジトリの履歴をスキャンして過去のバグを探します。
   • コードのセマンティックインデックスを構築し、高速なナビゲーションを可能にします。
   • 脅威モデルとリサーチ仮説のリストを生成します。
   • LLM駆動のエージェントで仮説を実行し、重複結果を除去し、発見を再現しようとします（静的解析→ユニットテストスタイルのエクスプロイト→モックサーバー攻撃）。
   • オプションで、特定の目的（例：「SSRFを監査」）のためのカスタムエージェントトポロジーを作成するグラフ合成ステップを実行します。
4. フィードバックループ – 発見は批判され、重大度のルーブリックに照らして較正され、必要に応じてシステムは自動パッチと修正の再検証を試みます。
5. アドバイス – /mantis-adviseスキルを呼び出して、新規開発向けのAI生成のセキュアコーディング提案を得られます。

主な機能

• コードの取り込みからエクスプロイトの再現、パッチ提案までのエンドツーエンドのAIワークフロー。
• ハードウェアRTL、IaC、MLパイプライン、ファームウェアなどのドメインに適応できるプラグ可能な「スキル」。
• 共有SQLite DBによる並列キャンペーン実行（タイムアウト設定可能）。
• 予算管理（--no-budget）と安全な実行のためのサンドボックスサンプル。
• 自然言語プロンプトでスキャンを絞り込む機能（--focus "IDORを探す"）。
• カスタムセキュリティ目標のためのグラフベースのリサーチ合成。

想定されるユースケース

• 手動コードレビューをAI生成の仮説で強化したいセキュリティチーム。
• レガシーコードベースの忘れられた脆弱性を自動監査したい組織。
• より安全なコードを書くためのAI駆動のガイダンスを求める開発者。
• LLMベースの脆弱性発見パイプラインを実験する研究ラボ。

安全性と制限事項

• 非常に実験的 – READMEは繰り返し警告しています：隔離された制限付き環境でのみ実行し、本番システムやデータでは決して実行しないでください。
• 非決定的モデル – LLMは誤った発見を幻覚したり、誤ったパッチを生成したりする可能性があります。すべての出力はセキュリティ専門家が手動で検証する必要があります。
• Googleの公式サポートはありません – これはデモプロジェクトであり、Googleのオープンソース脆弱性報奨金プログラムの対象外です。
• リソース集約的 – 大規模モデル（Vertex AIなど）は大幅な計算コストがかかる場合があります。支出を制限するための予算フラグが用意されています。
• サンドボックスの信頼性 – サンプルサンドボックスが含まれていますが、脱出試行を防ぐために追加の監視を推奨します。

始め方

# 仮想環境と依存関係をインストール
cd reference && ./install.sh
# Vertex AIを使用する場合の認証
gcloud auth application-default login
# 環境を自動設定
python3 scripts/configure.py --auto
# 簡単なプレフライトテストを実行
python3 scripts/configure.py --test --probe
# リポジトリまたはファイルでレビューを開始
./run.sh path/to/code

結論 – Mantisは、LLMをオーケストレーションしてソフトウェアの深い自動セキュリティ分析を実行できることを示す概念実証プラットフォームです。研究や管理された内部監査には強力ですが、極端な注意と徹底的な人間の監視を伴って使用する必要があります。