ClaudeとCodexでAI脆弱性スキャナーを作ってみた。失敗した
本記事では、Rustで書かれた決定論的なセキュリティツール「Janitor」を紹介します。プルリクエストのマージ前に脆弱性を検出し、形式手法、ゼロコピー実行、デュアルPQC認証を採用。350万行のコードベースを6.7秒でスキャンします。クラウドベースのAIセキュリティソリューションとは異なり、Janitorはデバイス上で動作し、コードを外部に送信せず、数学的に証明可能なセキュリティ保証を提供します。
ClaudeとCodexを使ってAI脆弱性スキャナーを自作しようとしたが、結局失敗に終わった。しかしその過程で、本当に効果的なツール「Janitor」に出会った。
JanitorはRustで記述された構造的ファイアウォールであり、プルリクエスト（PR）のマージ前に動作します。従来のlinterとは異なり、決定論的な防御層です。tree-sitterによる抽象構文木（AST）の解析、IFDSプロセス間汚染分析、Kaniで証明されたブール述語、Z3 SMT脆弱性証拠合成を組み合わせ、コードの意図を構造的に検証します。パフォーマンス面では、350万行のGodot Engineコードベースに対し、PR全体のスキャンを6.7秒で完了。ピークメモリ58MB、パニックゼロ。メモリマップドファイルによるゼロコピー実行を採用し、解析中は一切のネットワーク通信を行いません。
Janitorの主な機能には、デュアルPQC認証（ML-DSA-65 FIPS 204 + SLH-DSA FIPS 205）、ゾンビ依存関係検出（BLAKE3ブルームフィルタ）、決定カプセル（オフライン検証可能な証拠）が含まれます。さらに、「バイブチェックゲート」はzstd圧縮率を測定してAI生成コードを検出し、ヌルベクトル衝突シールドとネットネガティブ免除により誤検出を排除します。
市場のAIセキュリティソリューションとは異なり、Janitorは決定論的かつローカル実行を設計思想とします。クラウド接続不要で、コードを第三者クラスタに送信しないため、IL5/IL6レベルの高セキュリティ環境に適しています。WebAssembly（Wasm）カスタムルールもサポートし、独自のポリシーモジュールを組み込めます。サプライチェーンセキュリティでは、SLSA Level 4の再現可能ビルドを実現し、クリーンマージごとにCycloneDX v1.6 CBOM暗号証明を自動発行します。オフライン環境向けには、エアギャップインテル転送カプセルを提供し、物理媒体を介して暗号署名済みの脅威情報を更新できます。
全体として、Janitorは確率ベースのAIスコアではなく、数学的に証明可能なセキュリティを提供します。厳格なサプライチェーンセキュリティが求められる企業にとって、注目すべき選択肢です。