asamassekou10/ship-safe

The independent security agent for AI-written software. Finds issues, investigates whether they are real, and shows you the evidence. Deterministic core, no API key needed, JSON and SARIF output.

Ship Safe는 소프트웨어의 취약점을 찾고 검증하기 위해 구축된 로컬 보안 스캐너(CLI)로, 특히 AI가 작성한 코드와 AI 에이전트 구성에 중점을 둡니다. 리포지토리 내에서 실행되어 잠재적인 문제를 찾고, 각 문제를 조사하여 실제 위협인지 증명하며, 정확한 코드 라인과 결론에 도달한 근거를 보여줍니다.

기능: 두 단계로 작동합니다. 첫째, 빠르고 결정론적인 엔진이 코드베이스를 스캔하여 유출된 비밀 정보, SQL 인젝션, 공급망 위험 및 AI 관련 위협(프롬프트 인젝션, 에이전트 하이재킹, RAG 포이즈닝, MCP 구성 오류)과 같은 문제를 찾습니다. 둘째, 조사 계층이 각 발견 사항을 검증합니다. 위험한 값이 실제로 취약한 함수에 도달하는지 추적하고, 누락된 보안 제어를 검색하며, 여러 구성 파일에 걸쳐 공격 체인을 구축하고, 유출된 API 키를 공급자에게 테스트하여 작동 여부를 확인하기도 합니다. 모든 발견 사항에는 confirmed, likely, unresolved 또는 refuted 라벨이 지정되며 증거 추적이 인용됩니다.

주요 기능:

증거 기반 판정: 조사 방법의 우선순위를 지정하여(예: 추적된 데이터 경로가 AI 모델의 추측보다 우선) 결론을 신뢰할 수 있게 합니다.
AI/LLM 보안 집중: OWASP LLM Top 10 및 Agentic AI Top 10 위험(프롬프트 인젝션, 과도한 에이전시, 메모리 포이즈닝, 악성 MCP 서버 등)을 탐지합니다.
에이전트 기능 매핑: capabilities 명령은 에이전트 구성(예: CLAUDE.md 및 .claude/settings.json)을 읽어 AI 에이전트가 실제로 도달하고 악용할 수 있는 범위를 보여줍니다.
대화형 REPL 및 수정 에이전트: 스캔하고 질문하며, 도구가 취약점을 수정하기 위한 diff를 제안하게 할 수 있습니다. 작성하기 전에 승인 절차를 거칩니다.
CI/CD 통합: 심각한 발견 사항이 있을 경우 빌드를 실패시키고, GitHub 코드 스캔을 위한 SARIF를 출력하며, 증거 기반 게이팅(예: confirmed 판정 시에만 차단)을 지원합니다.
로컬 및 비공개: 핵심 스캔은 API 키 없이 오프라인에서 작동하며, AI 기반 분석은 사용자가 구성한 LLM 공급자(Anthropic, OpenAI, Kimi 등)를 사용합니다.

기술적 하이라이트:

Node.js/npm CLI (MIT 라이선스).
JavaScript, TypeScript, Python, 구성 파일 및 Infrastructure-as-Code 지원.
로컬 MCP (Model Context Protocol) 서버를 노출하여 Codex, Claude Desktop, Cursor와 같은 AI 코딩 클라이언트가 사용할 수 있도록 함.
실제 발견 사항과 노이즈를 얼마나 잘 구분하는지 점수를 매기는 벤치마크 제품군 포함.

사용 사례:

PR을 열거나 AI 생성 코드를 병합하기 전 보안 감사 실행.
AI 도구로 열기 전에 다운로드했거나 익숙하지 않은 리포지토리에서 악성 지침이나 위험한 에이전트 권한이 있는지 확인.
검증된 고위험 취약점만 차단하도록 CI/CD 파이프라인 게이팅.
에이전트, RAG 파이프라인 또는 MCP 서버를 사용하는 AI 네이티브 애플리케이션 보호.