AIエージェントとセキュリティ

LLMを駆動する複数のエージェントが、目標の分解からツールの実行、脆弱性のグラフ化までを自律的に行うペネトレーションテストシステムです。防御側がAIによる攻撃手法を理解し、検知や対策を構築することを目的としています。

LLM（大規模言語モデル）を活用して、資産の探索や脆弱性診断を自動で実行するセキュリティテストプラットフォームです。GoとNext.jsで構築されており、ダッシュボードでの進捗管理や、エージェントによる自律的な攻撃経路の探索が可能です。

ドメインから公開資産を継続的に検出し、最新の脆弱性（CVE）との照合と証拠に基づく検証を行うセキュリティツールです。AIによる優先順位付けやダッシュボードでの可視化機能を備え、自社サーバーへのセルフホストで運用可能です。

Firecracker microVMを用いて、エージェントやユーザーのコードを安全に分離して実行するためのサンドボックスプラットフォームです。HTTP APIを通じてLinux環境の作成、コマンド実行、出力取得、およびライフサイクル管理を制御できます。

コーディングエージェントが作成した変更を、プッシュ前に別のAIプロセスで検証するオープンソースのツールです。静的解析スキャナーとLLMを組み合わせてコードをチェックし、修正案や問題点を報告します。

バイナリやWebアプリなどのソフトウェアを、AIを用いた解析（REA等）から保護する防御ツールです。偽のメタデータやデコイを埋め込むことで、解析側のリソース消費や誤認を誘発し、実用的な動作を維持したまま解析を困難にします。

バイナリ、アプリ、ファームウェア、ファイル形式、プロトコルなどの解析に必要なツールや学習リソースを網羅的にまとめたキュレーションリストです。目的別の分類により、解析手法の習得から特定の技術調査まで効率的に進めるための出発点を提供します。