VulnViper 소개
Python 프로젝트를 진행하면서 보안 취약점을 자동으로 탐지하고 싶으신가요? VulnViper는 OpenAI GPT 및 Google Gemini와 같은 대형 언어 모델(LLM)을 활용하여 Python 코드의 보안 취약점을 분석하고, 요약 및 수정 권장 사항을 제공합니다.
VulnViper는 Python 코드베이스의 보안 취약점을 식별하고 이해하는 데 도움을 주는 지능형 보안 감사 도구입니다. OpenAI의 GPT 시리즈 및 Google의 Gemini와 같은 대형 언어 모델(LLM)의 기능을 활용하여 코드를 청크 단위로 분석하고, 요약, 잠재적인 보안 문제 식별 및 완화 권장 사항을 제공합니다. CLI와 GUI를 모두 제공하여 빠른 스캔과 자동화, 그리고 더 인터랙티브한 경험을 제공합니다.
기존의 정적 분석 도구(예: Bandit, SonarQube)는 사전 정의된 규칙에 따라 코드를 분석하지만, VulnViper는 LLM을 활용하여 코드의 의미를 이해하고, 더 깊이 있는 보안 분석을 제공합니다. 또한, CLI와 GUI를 모두 지원하여 다양한 사용자의 요구를 충족시킵니다.
VulnViper의 주요 기능
- LLM 기반 분석: OpenAI GPT 및 Google Gemini를 활용하여 코드의 의미를 이해하고 보안 취약점을 식별합니다.
- 포괄적인 감사: 특정 CWE에 국한되지 않고 다양한 보안 문제를 식별합니다.
- 실행 가능한 권장 사항: 식별된 문제에 대한 수정 권장 사항을 제공합니다.
- 코드 요약: 코드 청크에 대한 요약을 생성하여 이해를 돕습니다.
- 이중 인터페이스: CLI와 GUI를 모두 제공하여 다양한 사용자의 요구를 충족시킵니다.
- 유연한 구성: LLM 제공자 및 모델을 선택할 수 있습니다.
- 로컬 데이터 저장: 스캔 결과를 로컬 SQLite 데이터베이스에 저장합니다.
- Markdown 보고서: 자세한 감사 보고서를 Markdown 형식으로 생성합니다.
- 진행 상황 추적: GUI에서는 시각적 진행 표시줄을, CLI에서는 정보 메시지를 제공합니다.
라이선스
VulnViper 프로젝트는 MIT License로 공개 및 배포되고 있습니다. 상업적 사용에 제한이 없습니다.
VulnViper GitHub 저장소
이 글은 GPT 모델로 정리한 글을 바탕으로 한 것으로, 원문의 내용 또는 의도와 다르게 정리된 내용이 있을 수 있습니다. 관심있는 내용이시라면 원문도 함께 참고해주세요! 읽으시면서 어색하거나 잘못된 내용을 발견하시면 덧글로 알려주시기를 부탁드립니다. 
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