gadievron/raptor

해결하는 문제

RAPTOR는 코드베이스 및 바이너리에서 취약점을 자동으로 탐지하고 검증하며 패치하는 자율적인 보안 연구 프레임워크입니다. 수동 보안 감사를 대체하여 정적 분석, 바이너리 분석, LLM 기반 검증을 연결한 파이프라인을 통해 단순한 패턴 매칭 노이즈가 아닌 실제 이용 가능한 버그를 찾아냅니다.

작동 방식

RAPTOR는 Claude Code 위에 구축된 오케스트레이션 계층으로, 여러 전문 도구를 통합합니다:

• 스캔: Semgrep, CodeQL, Coccinelle를 사용하여 정적 분석을 수행하고 잠재적 취약점을 식별합니다.
• 검증 파이프라인: LLM을 사용한 다단계 프로세스(단계 A-F)로 발견된 항목이 진정한 취약점인지, 외부 공격자로부터 접근 가능한지, 실제로 악용 가능한지 여부를 판단합니다.
• 바이너리 분석: radare2 및 Frida와 같은 도구를 사용하여 컴파일된 아티팩트를 증거 중심으로 조사하고, 콜 그래프를 구축하며 인그레스 포인트를 매핑하여 바이너리 내의 취약점을 식별합니다.
• SMT 통합: Z3를 사용하여 CodeQL에서 경로의 만족 가능성을 확인하고 바이너리 가젯의 실현 가능성을 검증합니다.
• SCA: 소프트웨어 구성 분석을 수행하여 취약한 종속성과 공급망 리스크를 식별합니다.
• 자동화: /agentic 명령어를 실행하면 공격 표면 매핑부터 에크스플로잇 PoC 생성 및 안전한 패치 작성까지 종단 간 워크플로우를 완전히 자동화합니다.

대상 사용자

소스 코드와 컴파일된 바이너리 양쪽 모두에 대해 취약점 연구 프로세스를 자동화하고자 하는 보안 연구자, 펜테스트 전문가, 개발자에게 적합합니다.

주요 특징

• 자율적 워크플로우: 초기 스캔부터 에크스플로잇 생성 및 패치 작성까지 완전 자동화된 파이프라인을 제공합니다.
• 다중 모델 지원: 분석 디스패치 계층에서 Claude, GPT, Gemini, Mistral, Ollama 등 다양한 LLM을 지원합니다.
• 심층 바이너리 분석: 블랙박스 바이너리 조사, AFL++을 활용한 퍼징, C/C++ 크래시의 근본 원인 분석 기능을 포함합니다.
• SCA 통합: 단순한 CVE 조회를 넘어서 도달 가능성 및 코드 청결도 검사까지 포함하는 포괄적인 공급망 분석을 제공합니다.
• 오프라인 지원: 오프라인 환경에서 사용 가능한 정적 분석 규칙 캐싱 기능을 제공합니다.
• 사전 실행 환경: Linux 네임스페이스와 seccomp를 사용해 LLM 생성 코드를 제한된 환경에서 실행하여 신뢰할 수 없는 리포지토리를 안전하게 처리합니다.