arm/metis

해결하는 문제

Metis는 기존 정적 분석 도구가 어려움을 겪는 복잡하거나 레거시 코드베이스에서의 보안 코드 리뷰 문제를 해결합니다. 엔지니어가 미세한 취약점을 식별하고 보안 코딩 관행을 개선하도록 돕는 동시에, 심층 보안 감사와 관련된 수동 작업과 피로를 줄여줍니다.

작동 방식

Metis는 대규모 언어 모델 (LLMs)을 사용하여 소스 코드의 의미론적 분석을 수행하는 에이전트형 AI 프레임워크입니다. 기존 린터와 달리 하드코딩된 규칙에 의존하지 않습니다. 대신 플러그인 기반 시스템을 사용하여 코드를 파싱하고 (Tree-sitter 사용), 코드베이스 그래프를 구축하며, 추론 기반의 리뷰를 수행합니다. 코드베이스 컨텍스트를 저장하고 검색하기 위해 다양한 벡터 데이터베이스 백엔드 (ChromaDB, PostgreSQL, Qdrant)를 지원하며, 자체 발견 사항이나 타사 보안 도구의 결과를 검증하여 오탐을 줄일 수 있습니다.

대상 사용자

자동화되고 확장 가능하며 AI 기반의 심층 코드 보안 분석 접근 방식이 필요한, 대규모/복잡/레거시 소프트웨어 프로젝트를 다루는 보안 엔지니어 및 개발자를 위해 설계되었습니다.

주요 특징

• 심층 추론: 단순한 패턴 매칭이 아닌 LLMs를 사용하여 의미론적 이해를 수행합니다.
• 광범위한 언어 지원: C, C++, Rust, Go, Python, Solidity를 포함한 20개 이상의 언어를 지원하며, 확장 가능한 플러그인 아키텍처를 갖추고 있습니다.
• 유연한 통합: 주요 LLM 제공업체 (OpenAI, Anthropic, Gemini, AWS Bedrock) 및 로컬 추론 엔진 (vLLM, Ollama, llama.cpp)과 호환됩니다.
• 증거 기반 트리아지: 발견 사항을 검증하고 SARIF 형식의 출력을 생성하여, 독립적인 리뷰어 역할은 물론 기존 보안 도구의 트리아지 보조 도구로도 활용할 수 있습니다.