jd-opensource/JoySafeter

何を解決するか

JoySafeterは、従来のセキュリティツールの限界に対処します。従来のスクリプトは脆弱であり、複雑なタスクの実行にはエンジニア間の手動での調整が必要です。このプラットフォームは、AI駆動のセキュリティオペレーション（AISecOps）により、手動のセキュリティオペレーションを置き換え、APKの脆弱性分析やペネトレーションテストなどの高負荷タスクを自律的で適応可能なエージェントによって自動化します。

動作方法

このプラットフォームは、LangGraphとDeepAgentsで駆動されるマルチエージェントオーケストレーションシステムを使用しています。ユーザーはノーコードのビジュアルエディタまたは自然言語の記述を使ってセキュリティエージェントを構築できます。これらのエージェントは、Model Context Protocol (MCP) を介して200以上の事前統合されたセキュリティツール（Nmap、Nuclei、Trivyなど）にアクセスできます。システムは、長期記憶と短期記憶を持つマネージャー・ワーカー協働モデルを採用しており、リアルタイムの発見に基づいてエージェントが行動を適応させます。たとえば、ログインページが発見された場合、自動的に認証バイパステストをトリガーします。

対象ユーザー

セキュリティエンジニアや、セキュリティ自動化をスケールアップしたい組織向けです。静的プレイブックから動的AIエージェントへ移行し、マルチテナントや隔離されたサンドボックスを含むプロダクションレベルのセキュリティオーケストレーションを実装したい方におすすめです。

特徴

• ビジュアルエージェントビルダー: ループや条件分岐を含む複雑なワークフローをドラッグアンドドロップで作成できるノーコードエディタ。
• 豊富なツール統合: MCPを介した200以上のセキュリティツールと、30以上の事前構築済みスキルとの統合。
• DeepAgentsオーケストレーション: 演化する記憶と状態管理を備えた多段階エージェント協働。
• エンタープライズグレードのインフラ: セキュアなコード実行を可能にするマルチテナント隔離サンドボックス、SSO統合、完全な監査トレールを含む。
• 可観測性: Langfuseを介してエージェントの意思決定と状態遷移をリアルタイムでトレース。