open-kritt: 코드 내 보안 취약점을 찾고 검증하기 위한 AI 에이전트 오케스트레이션 플랫폼

해결하는 문제

대규모 코드베이스에서 취약점을 찾는 것은 AI 모델이 전체 저장소를 한 번에 분석하도록 요청받을 때 어렵습니다. open·kritt는 보안 연구를 AI 에이전트가 병렬로 실행할 수 있는 작고 집중된 작업으로 분해하여 노이즈를 줄이고 발견 결과의 정확도를 높임으로써 이 문제를 해결합니다.

작동 방식

이 플랫폼은 집중된 프롬프트를 체이닝하여 "playbooks" 또는 워크플로우를 구축할 수 있게 합니다. 이러한 에이전트들은 루트 권한과 인터넷 연결을 가진 일회용 Docker 컨테이너에서 실행되어 도구를 설치하고, 코드를 컴파일하며, 개념 증명(PoC)을 구축할 수 있습니다. 그런 다음 시스템은 결과를 집계하고, 자동 중복 제거 및 사용자 정의 심각도 랭커를 적용하여 가장 중요한 문제를 우선순위화합니다.

대상 사용자

프롬프트, 워크플로우, 모델 제공업체(OpenAI, Anthropic 또는 OpenRouter와 같은) 및 인프라에 대해 완전한 제어권을 원하는 보안 연구원 및 보안 중심의 개발자를 위해 설계되었습니다.

주요 특징

• Workflow Builder: 프롬프트를 체이닝하여 재사용 가능한 보안 연구 플레이북을 생성합니다.
• Agentic Execution: 에이전트가 격리된 환경에서 테스트를 실행하고 대상을 컴파일하여 발견 결과를 검증할 수 있습니다.
• Flexible Model Access: Codex, OpenAI, Anthropic 및 OpenRouter를 포함한 여러 제공업체를 지원합니다.
• Automated Prioritization: 취약점 순위를 매기기 위한 일관된 발견 스키마와 자동 중복 제거 기능을 제공합니다.