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해결하는 문제

Semia는 제3자 AI 에이전트 기술을 사용할 때 발생하는 보안 위험을 해결합니다. 이러한 기술은 종종 쉘 명령어, 네트워크 호출, 도구 호출을 포함하는 마크다운 파일입니다. 이러한 기술은 사용자의 자격 증명과 데이터를 사용해 로컬 머신에서 실행되므로, Semia는 이를 감사하고 신뢰하기 전에 기술이 실제로 무엇을 할 수 있는지 정확히 이해할 수 있도록 도와줍니다.

작동 방식

Semia는 기술 파일을 실행하는 것이 아니라 데이터로 간주합니다. 네 단계의 프로세스를 따릅니다:

1. 준비: 기술 텍스트를 정규화합니다.
2. 합성: LLM을 사용해 기술에서 잠재적인 행동과 사실을 추출합니다.
3. 탐지: 이러한 사실을 결정론적 Datalog 규칙과 비교하여 보안 위반을 식별합니다.
4. 보고: 모든 발견 내용이 특정 소스 코드 라인과 연결된 증거 기반 보고서를 생성합니다.

또한 Semia는 위반 사항을 근본 원인으로 추적하고, LLM을 사용해 기술 파일에 대한 패치를 생성함으로써 식별된 취약점에 대한 자동 수정을 제안할 수 있습니다.

대상 사용자

Codex, Claude Code, OpenClaw와 같은 도구를 사용해 AI 에이전트 기술을 워크플로우에 통합하는 사용자 및 개발자에게 적합합니다. 배포 전에 이러한 기술에 대한 검증 가능한 보안 감사를 필요로 하는 분들입니다.

주요 기능

• 증거 기반 보고서: 모든 보안 발견은 특정 소스 라인에 기반합니다.
• 결정론적 경계: Datalog 규칙을 사용해 검증된, 증거 기반의 사실만 보고합니다.
• 자동 수리: 문제 있는 콘텐츠를 수정하거나 보안 제약을 추가할 수 있는 패치를 생성합니다.
• 다양한 형식 출력: Markdown, SARIF(GitHub Code Scanning용), JSON을 지원합니다.
• 플러그인 지원: Codex, Claude Code, OpenClaw에 직접 플러그인으로 통합 가능합니다.