AI-Vulverability-Scanner：AIを活用した脆弱性スキャナー

概要

AI-Vulverability-Scannerは、オープンソースのAI技術を活用した革新的な脆弱性スキャナーです。Nmapを用いて指定されたIPアドレスの開放サービスを検出し、そのサービス情報をベースにSBERT（Sentence-BERT）埋め込みを用いて関連するCVEを特定します。さらに、各CVEの深刻度を判定する分類器を組み込み、優先度の高い脆弱性を明確化。検出された脆弱性に対しては、ファインチューニングされたT5モデルが具体的な修復手順を生成し、セキュリティ対応の迅速化と効率化を支援します。これにより、従来の単純検索型スキャナーと比較して、より精度の高い脆弱性検出と対策提示が可能となっています。

主な特徴

Nmapを用いた正確なサービス検出機能
SBERT埋め込みによるCVEとの高精度マッチング
深刻度分類器による脆弱性の優先度判定
ファインチューニングされたT5モデルによる自動修復手順生成

技術的なポイント

AI-Vulverability-Scannerは、複数の先端技術を組み合わせて脆弱性検査の精度と効率を高めています。まず、ネットワークスキャンには業界標準のNmapを利用し、ユーザー指定のIPアドレスに対して開いているサービスやポートを正確に検出します。次に、検出されたサービス情報をテキストデータとして抽出し、SBERT（Sentence-BERT）を用いた埋め込み処理により、サービス説明とCVEデータベース内の脆弱性情報の類似度を計算。これにより、単なるキーワード一致にとどまらず、意味的な関連性を考慮した高精度なマッチングを実現しています。

脆弱性の深刻度判定には、機械学習ベースの分類器を導入。CVEの説明や過去の評価データを学習し、各脆弱性の影響度を数値的に評価することで、優先的に対応すべきリスクを明示します。これにより、ユーザーは膨大な脆弱性情報の中から重要な課題に集中可能です。

さらに、AIによる自動化の要として、ファインチューニングされたT5（Text-to-Text Transfer Transformer）モデルを用いています。T5は自然言語処理における強力な生成モデルであり、本プロジェクトでは脆弱性に対応する具体的な修復手順や推奨設定変更などを文章で生成可能にしています。これにより、単なる検出結果の提示にとどまらず、実務的な対応策をワンストップで提供し、セキュリティ担当者の作業負荷を大幅に軽減します。

このリポジトリは主にHTMLで構築されているものの、背後ではPython等のAI処理やNmap連携が行われていると推察されます。全体として、伝統的な脆弱性スキャンツールの課題であった「検出の正確性」と「対応策の具体性」をAI技術で補完し、セキュリティ運用の高度化を目指しています。今後の展開としては、多様な環境やサービスに対応するためのモデル拡張や、リアルタイムスキャン機能の強化も期待されます。

まとめ

AI技術を駆使した革新的な脆弱性検出と対策生成ツールです。