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Mantis Hack

What it solves

Mantishack 是一个自主的安全研究框架，旨在发现与验证软件和二进制文件中的漏洞。它自动化了进攻性安全中繁琐的部分——扫描、审计和利用代码生成——减少了寻找高影响力错误所需的人工努力。

How it works

该项目使用两层架构。Python 执行层负责繁重工作，如运行 Semgrep 和 CodeQL 进行静态分析、管理子进程、解析结果。Claude Code 决策层充当协调者，决定哪些发现应优先处理以及如何解释结果。

工作流通常遵循以下步骤：

  1. Mapping：构建入口点和信任边界的上下文映射。
  2. Scanning：运行静态分析工具（Semgrep、CodeQL）以及专门的身份验证和日志审计。
  3. Validation：多阶段管道（阶段 A‑D）过滤噪音，检查漏洞是否真的可达且可利用。
  4. Exploitation & Patching：对确认的漏洞生成概念验证（PoC）利用代码和安全补丁。

它还集成 Z3 SMT 求解器用于数据流预筛选和二进制可行性分析，确保其识别的路径在数学上可证明。

Who it’s for

安全研究人员、渗透测试员和开发者，想要自动化发现漏洞并在代码库或二进制文件中创建补丁的人。

Highlights

  • Autonomous Workflow：将扫描、验证和利用代码生成串联成单一代理过程。
  • Auth & Logging Audit：专门规则检测 JWT 滥用、Cookie 安全缺陷和缺失的审计日志。
  • Z3 SMT Integration：使用形式验证剔除不可达路径并排序二进制 gadget。
  • Air-gapped Capability：随附缓存的 Semgrep 注册表包，允许离线扫描。
  • Flexible LLM Layer：支持多家提供商（Anthropic、OpenAI、Gemini、Mistral、Ollama）作为分析调度层。