gadievron/raptor

해결하는 문제

RAPTOR는 소프트웨어 내의 취약점을 자동으로 탐지하고 검증하며 패치하는 데 중점을 둔 자율적인 보안 연구 프레임워크입니다. 수동적이고 분산된 보안 감사 대신, 정적 분석, 바이너리 역공학, LLM 기반 추론을 통합한 유일한 파이프라인을 제공하여 단순한 패턴 매칭 노이즈가 아닌 실제 버그를 찾아냅니다.

작동 방식

RAPTOR는 다단계 파이프라인을 조율합니다. 먼저 타겟의 공격 표면과 신뢰 경계를 매핑합니다. 이후 Semgrep 및 CodeQL과 같은 정적 분석 도구를 사용하여 잠재적 취약점을 식별합니다. 이러한 발견은 다단계 검증 파이프라인(단계 A-F)을 거치며, LLM이 도달 가능성, 실현 가능성, 악용 가능성에 대해 분석합니다. 컴파일된 바이너리의 경우, Ghidra, Frida, radare2와 통합하여 증거 기반의 맵을 구축하고 크래시의 근본 원인을 분석합니다. 또한, LLM을 사용하기 전 특정 코드 경로가 도달 가능한지 수학적으로 증명하기 위해 Z3 SMT 솔버도 통합되어 있습니다.

대상 사용자

보안 연구자, 펜테스트 전문가, 그리고 소스 코드나 컴파일된 바이너리에 대해 깊이 있는 자율적 취약점 조사를 수행해야 하는 개발자들을 위한 것입니다.

주요 특징

• 자율적 파이프라인: 스캔, 검증, 에크스플로잇 생성, 패치 작성까지 하나의 워크플로우로 연결.
• 바이너리 분석: 블랙박스 조사, Ghidra 통합, C/C++용 자율적 크래시 분석 포함.
• 다단계 검증: 오진을 필터링하고 악용 가능성을 검증하기 위해 엄격한 A-F 단계 프로세스 사용.
• SMT 통합: Z3를 사용해 CodeQL 경로를 사전 스크리닝하고 바이너리 가젯 제약 조건을 분석.
• 소프트웨어 구성 분석(Software Composition Analysis, SCA): 매니페스트와 락 파일 간의 종속성을 정규화하여 공급망 리스크 식별.
• 사전 실행 환경: Linux 네임스페이스와 seccomp를 사용해 LLM 생성 코드를 격리된 환경에서 실행하여 시스템 손상 방지.