knostic/OpenAnt

解决的问题

OpenAnt 旨在帮助软件防御者主动发现其代码中的已验证安全漏洞。它通过两阶段流程（检测后进行主动攻击验证）来减少传统安全扫描器中常见的误报和漏报问题。

工作原理

该工具使用由大语言模型（LLMs）驱动的多阶段流水线。该过程分为以下阶段：

1. 检测（阶段 1）： LLM 识别潜在漏洞。
2. 攻击（阶段 2）： 工具尝试通过攻击来验证该漏洞。只有通过此验证流程的漏洞才会被报告为真实漏洞。

用户可以为流水线的不同阶段配置不同的 LLM 提供商（例如 Anthropic、OpenAI、Google 或 OpenRouter），例如在检测阶段使用更强的推理模型，在报告阶段使用更轻量的模型。

适用人群

主要面向希望保护其仓库的开源维护者和安全研究人员。同时也作为防御者工具提供，帮助他们在攻击者之前发现漏洞。

特色亮点

• 多语言支持： 支持 Go 和 Python，JavaScript/TypeScript、C/C++、PHP、Ruby、Zig、Swift 和 Rust 处于测试阶段。
• 智能体验证： 利用 LLM 的工具调用能力，驱动增强和验证阶段。
• 灵活的 LLM 配置： 支持按阶段选择模型，以优化成本和性能。
• 增量扫描： 支持基于 git diff、PR 或暂存变更的差分扫描，降低 token 成本和扫描时间。
• 集成 Web UI： 内置本地服务器，用于提交仓库并实时查看扫描日志和报告。