Google、AI による脆弱性発見・修正自動化ツール「Mantis」をオープンソース公開

AI モデルは、人間の手をほとんど介さずに脆弱性を発見し、悪用する能力を実証しています。防御側が AI を活用して優位に立つことを支援するため、私たちはソフトウェアの脆弱性に関する「発見・選別・再現・修正」を自動化する Mantis ハーネスを構築しました。

オープンソースフレームワークとして誰でも利用可能な Mantis は、機械的な速度で脆弱性を発見し修正するための Google の社内アプローチの一環です。これにより、より効果的でスケーラブルかつ文脈を意識したリポジトリ分析が可能になります。

AI によるコードスキャンの雑な運用は、しばしば幻覚的なバグや 7% に満たない真陽性率という課題を生みます。Mantis はこれを克服するため、批評家エージェントやレビューエージェントといった業界標準のエージェント技術と、根拠となる脆弱性のサンドボックス化された再現を組み合わせることで設計されました。

6 月の詳細な記事 [1] で解説した通り、Mantis はリポジトリの履歴を検証し、過去のセキュリティ修正から学習します。また、文書が提供されていない場合でも、自動的にアーキテクチャや脅威モデルに関するドキュメントを構築します。

さらに、個々のファイルをディレクトリレベルおよびルートレベルの要約に圧縮する階層的なセキュリティサマリーツリーを構築します。この手法により、トークンのオーバーヘッドが 85% 以上削減されつつも、大規模なリポジトリ全体にわたる重要な構造的文脈は保持されています。

[1]: https://cloud.google.com/blog/products/identity-security/cloud-ciso-perspectives-how-google-cloud-security-uses-ai-internally/?e=48754805

Mantis は、広範なコードベースにわたる数十年のセキュリティ専門知識を凝縮したツールであり、GitHub で公開されています。ここでは Mantis の使い始め方を解説します。

• まず、以下のコマンドでローカル環境に Mantis リポジトリをクローンしてください。

code_block

• )])]> 次に、お気に入りの コーディングエージェント を開き、次のプロンプトを入力してください。「path/to/mantis にある Mantis フレームワークを使って、path/to/your/code のコードレビューを行いたいのですが、始め方を教えてください。」

Google 社内では、この exact なプロンプトを使用して、多数のコードリポジトリに潜む実際の脆弱性を発見してきました。Mantis リポジトリにはサンプルのサンドボックス設定も含まれていますので、必要に応じてご自身のワークフローに合わせて独自の実装を行うことも可能です。

Mantis は、脆弱性の発見、真偽のフィルタリング、パッチ適用といったプロセスをスムーズに進めるための入り口として設計されています。AI による脆弱性発見の仕組みに慣れてきたら、蓄積された知見を活用してコーディングエージェントが最初から安全なコードを書けるよう支援する mantis-advise スキル を活用することをお勧めします。

AI 駆動の脆弱性発見を最大限に活用し、開発プラクティスを現代的なものへと進化させるためには、以下の 2 つの重要な実践が不可欠です。

ツールに適切なコンテキストを与えましょう。Mantis は自動的にコミット履歴やコードを分析して自身用のドキュメントを作成しますが、人間が編集した知識を取り入れることで結果の品質を劇的に向上させることができます。例えば、「ユーザーが自らのプログラムをクラッシュさせるようなバグには時間を割かない」という方針がある場合、スキャンパイプラインにとってこれは極めて重要な情報です。これにより、そのようなタイプのバグが表面化しないように確実に制御できます。

脆弱性許容基準を持つサイバーサンドボックスを構築しましょう。明確な脆弱性再現基準を持ち、安全にサンドボックスされた環境で脆弱性を再現できる仕組みがあれば、必要な情報のみを表面化させる結果を得やすくなり、かつ修正内容の正しさを保証する上で効果的です。

Mantis については こちら で詳しく学ぶことができます。