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Claude AIで自動脆弱性発見・修正!Defending Code Harness完全解説

⭐ 1,664 stars GitHub →

Defending Code Reference Harnessとは?概要・特徴

Anthropicが公開した Defending Code Reference Harness は、Claude AIを使って自動的にソースコードの脆弱性を発見・修正するオープンソースのリファレンス実装です。GitHubスター数は1664を超え、セキュリティエンジニアとDevSecOpsチームの間で急速に注目を集めています。

Defending Code Reference Harnessは、Anthropicのセキュリティチームが実プロジェクトから得たノウハウを凝縮したオープンソース実装。Claude AIを使い、recon→find→verify→report→patchの完全なサイクルを自律実行できる。gVisorサンドボックスで安全に動作し、C/C++のメモリ脆弱性検出を基本としながら、/customizeコマンドで他言語・他ツールに拡張可能。Claude Security(マネージドサービス)へのブリッジとしても機能する。

主要言語はPythonで、Bedrock・Vertex・Azure経由でのClaude API利用にも対応しています。マネージドサービス「Claude Security」への移行パスも用意されており、スモールスタートから本番運用まで段階的に展開できます。

Claude AIで脆弱性自動検出の使い方

git clone https://github.com/anthropics/defending-code-reference-harness
cd defending-code-reference-harness
python3 -m venv .venv && .venv/bin/pip install -e .
./scripts/setup_sandbox.sh  # gVisorインストール・Dockerイメージビルド

Claude Codeでリポジトリを開き、/quickstartを実行するだけで全機能の使い方が確認できる。スキャンは/vuln-scan、トリアージは/triage、パッチ適用は/patchで操作する。

Claude Codeでリポジトリを開いたら、まず /quickstart を実行して全体像を把握しましょう。その後、以下のスキルが利用可能になります:

コマンド 機能
/threat-model 脅威モデリングの実施
/vuln-scan 脆弱性スキャンの実行
/triage 検出結果のトリアージ
/patch パッチの自動生成・適用
/customize 対象言語・検出器のカスタマイズ

自律パイプラインは bin/vp-sandboxed で起動し、gVisorのサンドボックス内で対象コードを実行しながら脆弱性を検出・検証します。

主要機能・特徴

  • 脅威モデリング・スキャン・トリアージ・パッチをClaude Codeスキルとして即時実行
  • recon→find→verify→report→patchの完全自律パイプラインをgVisorサンドボックスで安全実行
  • Python仮想環境で簡単セットアップ、/customizeで言語・検出器・脆弱性クラスを拡張可能

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DevSecOpsへの組み込み

CI/CDパイプラインへのセキュリティスキャン統合に活用できます。PRごとにClaude AIが脆弱性を自動チェックし、ファインディングレポートを生成します。C/C++のメモリ脆弱性(バッファオーバーフロー・use-after-free等)に標準対応しており、他言語への拡張も設定ファイルで対応できます。

セキュリティ監査の自動化

大規模なリポジトリのセキュリティ監査を自律エージェントに任せることで、人手でのコードレビュー工数を大幅に削減できます。verification段階でfalse positiveを自動除去する多段階検証パイプラインにより、精度の高い結果を得られます。

活用シナリオ

  • DevSecOpsエンジニアがCI/CDパイプラインにClaudeベースの脆弱性スキャンを統合し、PRごとに自動チェックを実施するケース
  • セキュリティリサーチャーがC/C++リポジトリの大規模監査を自律エージェントに任せ、人手でのコードレビュー工数を削減するケース

まとめ:Claudeを使った自律的なセキュリティパイプラインを社内に構築したいエンジニアに最適なリファレンス実装。Anthropicのマネージドサービス「Claude Security」への移行パスも用意されており、スモールスタートから本格導入まで対応できる。

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リポジトリ: anthropics/defending-code-reference-harness / ⭐ 1664 / 主要言語: Python

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