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Mantis Hack

What it solves

Mantishack 是一個自主的安全研究框架，旨在發現與驗證軟體與二進位檔中的漏洞。它自動化了進攻性安全中繁瑣的部分——掃描、稽核與利用程式產生——減少了尋找高影響力錯誤所需的人工努力。

How it works

此專案採用雙層架構。Python 執行層負責繁重工作，如執行 Semgrep 與 CodeQL 進行靜態分析、管理子行程、解析結果。Claude Code 決策層則充當協調者，決定哪些發現應優先處理以及如何解讀結果。

工作流程通常遵循以下步驟：

  1. Mapping：建立入口點與信任邊界的上下文圖。
  2. Scanning：執行靜態分析工具（Semgrep、CodeQL）以及專門的驗證與日誌稽核。
  3. Validation：多階段管線（A‑D 階段）過濾噪音，檢查漏洞是否真的可達且可利用。
  4. Exploitation & Patching：對已確認的漏洞產生概念驗證（PoC）利用程式碼與安全修補。

它亦整合 Z3 SMT 求解器，用於資料流預篩選與二進位可行性分析，確保所辨識的路徑在數學上可證明。

Who it’s for

安全研究人員、滲透測試員與開發者，想要自動化發現漏洞與在程式碼或二進位檔中產生修補程式的人。

Highlights

  • Autonomous Workflow：將掃描、驗證與利用程式產生串接成單一代理流程。
  • Auth & Logging Audit：專門規則偵測 JWT 濫用、Cookie 安全缺陷與缺少的稽核日誌。
  • Z3 SMT Integration：使用形式驗證剔除不可達路徑並排序二進位 gadget。
  • Air-gapped Capability：隨附快取的 Semgrep 註冊表套件，允許離線掃描。
  • Flexible LLM Layer：支援多家供應商（Anthropic、OpenAI、Gemini、Mistral、Ollama）作為分析分派層。