Deepsec 소개: 코드베이스의 취약점을 찾는 보안 허브

오늘 우리는 코딩 에이전트를 기반으로 한 보안 허브인 : 오픈소스로 공개합니다. 이는 자체 인프라에서 실행되며, 대규모 코드베이스에서 찾기 어려운 문제를 노출합니다. deepsec 클라우드 서비스 설정 없이 노트북에서 바로 실행할 수 있습니다. 추론 (inference) 시에는 추가 설정 없이 기존 Claude 또는 Codex 구독을 사용할 수 있습니다. deepsec 단일 머신에서는 대형 저장소를 스캔하는 데 여러 일이 걸립니다. 병렬 연구 작업을 실행하기 위해 Vercel Sandboxes 를 위한 선택적 fanout 을 지원합니다. Vercel 의 코드베이스에서 스캔은 일반적으로 1,000 개 이상의 동시 sandbox 까지 확장됩니다. deepsec Opus 4.7 과 GPT 5.5 를 최대 노력과 xhigh reasoning 으로 사용하여 코드베이스에 대한 맞춤형 조사 (investigation) 를 수행합니다. deepsec claude codex 스캔은 보안 민감한 파일을 식별하기 위해 정적 분석 (static analysis) 으로 시작하며, 코딩 에이전트는 각 후보를 추적하여 데이터 흐름을 조사하고, 완화 조치를 확인하며, 심각도 등급과 함께 실행 가능한 결과물을 생성합니다. 여기에는 워크플로우가 있습니다: deepsec monorepos 와 고객 코드베이스에서 매우 유용했습니다. 개발 중에는 Vercel 의 고객 및 파트너의 몇 개의 오픈소스 저장소에서 : 를 실행했습니다. deepsec deepsec 예를 들어, . 의 스캔을 수행했습니다. Dub 는 애필리언 프로그램과 짧은 링크를 위한 마케팅 귀속 플랫폼이며 SaaS 로도 제공됩니다. 인증된 접근, 데이터베이스 상호작용, 여러 백엔드 서비스를 실행하여 큰 보안 표면 (security surface) 을 만듭니다. 우리는 우리의 발견을 창업자 Steven T ey 에게 공유했을 때, 그는 다음과 같이 답했습니다: deepsec deepsec open source version dub.co Vercel 의 자체 monorepos 에서 : 를 실행하면 인증 조건에서 미묘한 경계 사례를 식별하여 우리 코드에서 모든 인증 경로 (authentication path) 를 커버하는 을 개발하게 했습니다. deepsec custom scanner plugin 일부 '의 발견은 위양성 (false positives) 일 수 있습니다. 우리의 경험에 따르면 위양성률은 약 10-20% 입니다. 우리 자체 연구에서 위양성 발견의 영향력을 고려할 때, 우리는 이 결과를 만족하며, 위양성을 줄이기 위해 에이전트가 자신의 발견을 다시 검증하도록 하는 단계를 구축했습니다. deepsec revalidate 는 애플리케이션 및 서비스에 가장 잘 작동합니다. 라이브러리 및 프레임워크에도 사용 가능하지만, 이는 커스텀 프롬프트와 스캐너가 필요할 수 있습니다. deepsec 는 코드베이스에 맞게 적응하기 위한 플러그인 시스템을 제공합니다. 가장 일반적인 플러그인은 커스텀 스캐너입니다: 인증 모델, 데이터 레이어 또는 팀 관례에 맞춘 정규식 매칭기 (regex matchers) 입니다. 우리는 초기 스캔의 발견을 기반으로 이러한 매칭기를 작성하도록 코딩 에이전트와 함께 사용하는 것을 권장합니다: deepsec deepsec Anthropic 과 OpenAI 는 기본 모델이 수행하지 못하는 보안 작업을 수용하도록 미세 조정된 가장 강력한 모델의

ion and plugins Do I need access to a special "cyber model"? Getting started Feedback welcome

: It starts by performing a regex-only scan of all files for security-sensitive areas that subsequent steps will focus on.

Scan : Agents investigate each file identified in the scan.

Investigate : A second agent run validates investigation findings to remove false positives and reclassify severity.

Revalidate : Once investigation is complete, an agent uses git metadata and other optional services to identify the contributors responsible for fixing each issue.

Enrich : The command formats the findings as instructions so that they can be turned into tickets for humans and coding agents.

Export export False positives and best uses