コードの隙間を見逃さない。DeepAuditが変える、AI駆動の自律型セキュリティ運用
本日おすすめするのは、「DeepAudit」という名の、非常にキレのあるカクテル…いえ、セキュリティ監査ツールです。
ソフトウェアエンジニアであるあなたにとって、これは「ただの静的解析ツール」ではありません。いわば、24時間眠らずにあなたのコードの隙間を探し続ける、熟練のホワイトハッカー・チームを雇うようなものです。
カウンター越しに、その魅力と作り方（導入方法）を解説しますね。
通常、コードの脆弱性を探す「セキュリティ監査」は、高い専門知識と膨大な時間が必要です。DeepAudit はそこを AI Agent（多智能体） の力で解決します。
自律的な協調
1つのAIが考えるのではなく、複数のAIエージェントが「脆弱性を探す係」「それが本当に実行可能か検証する係（PoC生成）」「報告書を書く係」に分かれて、チームで動きます。
オートメーション・サンドボックス
見つけた穴が「本当に使える攻撃手法か」を、安全な環境で自動検証してくれます。
プライバシー重視
Ollama を使ってローカルで動かせるので、大切なソースコードを外部のクラウドに投げ出す心配がありません。
このツールは React と TypeScript で構成されており、モダンなエンジニアならすぐに馴染めるはずです。
まずは、バックエンドとフロントエンドを整えます。
# リポジトリをクローン
git clone https://github.com/lintsinghua/DeepAudit.git
cd DeepAudit
# Ollamaをインストール（ローカルでモデルを動かす場合）
# 好きなLLM（qwen2.5-coder や llama3.1 など）をプルしておきます
ollama pull qwen2.5-coder:7b
Python環境（Condaなど）を用意して、依存関係をインストールします。
cd backend
pip install -r requirements.txt
python main.py
React + Vite の軽快な画面が立ち上がります。
cd frontend
npm install
npm run dev
実際に DeepAudit にコードを流し込むと、AIがどのように反応するかイメージしてみましょう。例えば、こんな少し危うい TypeScript のコードがあるとします。
// 脆弱性があるかもしれないAPIエンドポイントの例
app.get('/user-data', async (req, res) => {
const userId = req.query.id;
// サニタイズせずにSQLに組み込んでしまう（SQLインジェクションの種）
const query = `SELECT * FROM users WHERE id = ${userId}`;
const result = await db.execute(query);
res.send(result);
});
Detection
「SQLインジェクションの可能性がある」と検知。
Analysis
req.query.id が直接クエリに入っていることを特定。
PoC Generation
?id=1 OR 1=1 のような攻撃コードを自動生成し、サンドボックスで検証。
Reporting
「これは危険です」という報告と、Parameterized Query（プリペアドステートメント）への修正案を提示。
私たちが書くコードは、日々複雑になっています。どんなに腕の良いバーテンダー（エンジニア）でも、忙しい時間帯にはグラスの曇り（バグ）を見落とすかもしれません。
DeepAudit を CI/CD パイプラインや開発フローに組み込むことで、「セキュリティの民主化」が実現します。つまり、セキュリティのプロでなくても、プロレベルの監査を自分のマシンで実行できるのです。
今夜の解説はいかがでしたか？
もしご興味があれば、「自分のローカル環境で Ollama と連携させる具体的な設定方法」や、「Reactのフロントエンド側をどうカスタマイズするか」など、さらに深掘りしてお話しすることもできますよ。
