Στον γρήγορο κόσμο της «vibecoding», όπου οι προγραμματιστές χρησιμοποιούν τεχνητή νοημοσύνη για την ταχεία δημιουργία εφαρμογών, ένα νέο εργαλείο ανοιχτού κώδικα ενισχύεται για την αντιμετώπιση των κινδύνων ασφαλείας.
Το SecureVibes, που δημιουργήθηκε από τον προγραμματιστή Anshuman Bhartiya, αξιοποιεί το Claude AI της Anthropic μέσω ενός συστήματος πολλαπλών πρακτόρων για να εντοπίζει αυτόματα τις ευπάθειες στις βάσεις κωδικών.
Κυκλοφόρησε τον Οκτώβριο του 2025, αυτός ο σαρωτής που βασίζεται σε Python στοχεύει να καταστήσει προσβάσιμη την ανάλυση ασφάλειας επαγγελματικού επιπέδου χωρίς να χρειάζεται βαθιά εξειδίκευση.
Στον πυρήνα του, το SecureVibes απασχολεί πέντε εξειδικευμένους πράκτορες AI που συνεργάζονται σαν ομάδα ανθρώπινης ασφάλειας. Το Assessment Agent χαρτογραφεί την αρχιτεκτονική της βάσης κώδικα, δημιουργώντας ένα αρχείο SECURITY.md με βασικές λεπτομέρειες, όπως ροές δεδομένων και εξαρτήσεις.
Στη συνέχεια, το Threat Modeling Agent εφαρμόζει τη μεθοδολογία STRIDE για τον εντοπισμό πιθανών απειλών, βγάζοντας ένα αρχείο THREAT_MODEL.json. Στη συνέχεια, ο παράγοντας αναθεώρησης κώδικα ελέγχει τον κώδικα έναντι αυτών των απειλών, επικυρώνοντας ζητήματα και δημιουργώντας το VULNERABILITIES.json με λεπτομέρειες όπως διαδρομές αρχείων και αριθμούς γραμμών.
Ένας προαιρετικός παράγοντας DAST εκτελεί δυναμικές δοκιμές σε μια εφαρμογή που εκτελείται μέσω μιας διεύθυνσης URL-στόχου, προσθέτοντας ελέγχους εκμεταλλευσιμότητας μέσω του Claude Agent Skills. Τέλος, η Γεννήτρια Αναφορών συγκεντρώνει τα πάντα σε αναφορές με δυνατότητα δράσης σε μορφές όπως Markdown ή JSON.
Υποστηρίζοντας 11 γλώσσες, συμπεριλαμβανομένων των Python, JavaScript, TypeScript, Go και άλλων, το SecureVibes εντοπίζει έξυπνα τύπους έργων και αποκλείει άσχετους καταλόγους, όπως venv/ για Python ή node_modules/ για JS.
| Γλώσσα | Επεκτάσεις | Κατάλογοι που εξαιρούνται αυτόματα |
|---|---|---|
| Πύθων | .py | venv/, env/, .venv/, __pycache__/, .pytest_cache/, .tox/, .eggs/, *.egg-info/ |
| JavaScript | .js, .jsx | node_modules/, .npm/, .yarn/ |
| TypeScript | .ts, .tsx | node_modules/, .npm/, .yarn/, dist/, build/ |
| Πάω | .go | vendor/, bin/, pkg/ |
| Ρουμπίνι | .rb | vendor/, .bundle/, tmp/ |
| Ιάβα | .java | target/, build/, .gradle/, .m2/ |
| PHP | .php | vendor/, .composer/ |
| ΝΤΟ# | .cs | bin/, obj/, packages/ |
| Σκωρία | .rs | target/ |
| Κότλιν | .kt | build/, .gradle/ |
| Ταχύς | .swift | .build/, .swiftpm/, Packages/ |
Χειρίζεται απρόσκοπτα έργα μεικτής γλώσσας, εξασφαλίζοντας ενδελεχείς σαρώσεις. Η εγκατάσταση είναι απλή: το pip εγκαταστήστε τα safevibes για τη σταθερή απελευθέρωση ή κλωνοποιήστε τα Αποθετήριο GitHub για τις πιο πρόσφατες δυνατότητες.
Οι χρήστες πραγματοποιούν έλεγχο ταυτότητας μέσω της περιόδου λειτουργίας CLI ή του κλειδιού API του Claude και, στη συνέχεια, εκτελούν το “securevibes scan”. για πλήρη ανάλυση, με επιλογές για πολυλογία, φίλτρα σοβαρότητας ή τρεξίματα δευτερεύοντος παράγοντα για μείωση του κόστους.
Τι ξεχωρίζει το SecureVibes από τα παραδοσιακά εργαλεία SAST όπως το Semgrep ή το Bandit; Σε αυτοδοκιμές, αποκάλυψε 16-17 ευπάθειες στη δική της βάση κωδικών, τέσσερις φορές περισσότερες από την τεχνητή νοημοσύνη ενός παράγοντα όπως ο Claude Code, ενώ οι σαρωτές που βασίζονται σε κανόνες βρήκαν μηδέν.
Αυτή η προοδευτική προσέγγιση με επίγνωση του πλαισίου μειώνει τα ψευδώς θετικά, απαιτώντας συγκεκριμένα στοιχεία για κάθε ζήτημα. Το κόστος είναι λογικό, περίπου 2-3 $ ανά σάρωση χρησιμοποιώντας το μοντέλο Sonnet, αν και η Opus προσφέρει βαθύτερη ανάλυση με υψηλότερο κόστος.
Το απόρρητο έχει προτεραιότητα: Μόνο ο κώδικας και οι σχετικές διαδρομές αποστέλλονται στο Anthropic, χωρίς κοινά μυστικά ή απόλυτες διαδρομές. Η Bhartiya ενθαρρύνει την αναθεώρηση της πολιτικής της Anthropic πριν από τη σάρωση ευαίσθητου κώδικα. Ένα Python API επιτρέπει την ενσωμάτωση σε αγωγούς CI/CD για αυτοματοποιημένους ελέγχους.
Διαθέσιμο στο GitHub με άδεια AGPL, το SecureVibes εξελίσσεται με πρόσφατες προσθήκες όπως η επικύρωση DAST και οι δεξιότητες για προηγμένες δοκιμές. Καθώς η κωδικοποίηση vibecoding μεγαλώνει, εργαλεία όπως αυτό θα μπορούσαν να γεφυρώσουν το χάσμα ασφαλείας στην ανάπτυξη που βασίζεται στην τεχνητή νοημοσύνη, βοηθώντας τους προγραμματιστές να στέλνουν ασφαλέστερες εφαρμογές πιο γρήγορα.










