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0 — マルチプレイヤーAI攻撃型セキュリティOS — オープンで自己改善型、拡張可能。脆弱性を発見し、検証し、修正します。 | Kitploit
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マルチプレイヤーAI攻撃型セキュリティOS — オープンで自己改善型、拡張可能。脆弱性を発見し、検証し、修正します。

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Zeroとセキュリティ研究ミッションを配した0securityの風景

0security

ブラウザまたはコーディングエージェントで使えるオープンソースのセキュリティワークフロー。
Y Combinator 支援 · The Swiss Applied AI & Cybersecurity Research Lab
0.security · ドキュメント · FoxGuard

License: MIT OR Apache-2.0 最新リリース Status: research preview

Zeroマニフェストのムーブメント

はじめに

Apple Silicon macOS または x64/ARM64 Linux にインストール:

curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/0sec-labs/0/main/install.sh | bash
export PATH="$HOME/.0/bin:$PATH"
0 web

コマンドセンター(ブラウザ): 0 web · ターミナル: 0

AI ワークフローを実行する前に、モデルプロバイダーを設定してください。

ワークフロー

ブラウザ、CLI、MCP は、結果を保持する単一のワークフローランナーを共有します。

検出結果はビジネスインパクトによって優先順位付けされます。影響を受ける顧客とデータ、不正行為、重要なサービス、および業務の中断です。各優先度には根拠が含まれます。コンテキストが不足している場合は 未評価 のままになります。CVSS は技術的な深刻度として引き続き利用できます。

作業組み込みテンプレート
評価リポジトリ、依存関係、API、Web 設定、スコープ付きペネトレーションテスト、パッケージの挙動、スマートコントラクト、ネイティブコード
検証再現エビデンス付きの検出結果
修正リグレッションテスト付きの候補
調査セキュリティ調査、詳細なソース調査

12 個のテンプレートから開始し、ステップをカスタマイズして、手動またはブラウザのトリガーやスケジュールで実行できます。 テンプレート: 開始点 · ワークフロー: 再利用可能なステップ · 実行: 1 回の実行。

ラーニング は、ローカルの実行アクティビティ、ソースに基づくノート、および評価済みの改善履歴を保持します。保存されたワークフローは不変のリビジョンを維持し、復元をサポートします。 0 learning status を使用するか、ブラウザでラーニングを開いてください。 ラーニングのドキュメント。

0 workflow list --templates
0 workflow run --template security-research \
  --target /absolute/path/to/repo --workspace /absolute/path/to/repo \
  --format json > run.json
0 runs list

ワークフローガイド: 入力、制限、結果。

Zero の動作を確認する

同梱の デモ API のソースレビューを、コードの位置と推奨される修正とともに示します。

Zero でのデモ API ソースレビュー

テンプレートからワークフローを開始し、そのステップを編集します。

Zero のワークフローエディター

別のエージェントから 0 を使用する

上記の CLI コマンド、または MCP を使用して、テンプレートの検出、ワークフローの作成、実行の管理を行います:

0 mcp-server --workflows --workspace /absolute/path/to/repo

ローカルMCPでは、明示的に選択されたホストローカル実行プロファイルが必要です。 登録済みのリモートエンジンを使用する場合は、0 mcp-server --workflows --backend production を使用します。 0のモデルプロバイダーは、接続するエージェントのセッションとは別です。

ブラウザチャットの Connect an external agent はセットアッププロンプトをコピーします。 CLIおよびMCPワークフロークライアントは、同じワークスペースと制御データベースに対して実行中のローカルWebエンジンに自動的に接続します。エンジンで既に開かれているセッションと実行に明示的に接続するには:

0 mcp-server --workflows --engine-url http://127.0.0.1:3000 \
  --engine-token-env ENGINE_TOKEN --session SESSION_ID
0 sessions list --engine-url http://127.0.0.1:3000 --engine-token-env ENGINE_TOKEN

ENGINE_TOKEN をエンジンに設定されたベアラ認証情報に設定します。接続されたクライアントは ブラウザのセッションと実行ライフサイクルを共有し、切断してもエンジンは 稼働し続けます。エンジンのアドミッション許可の下でセッションを作成するには、--session を省略します。

MCP のセットアップと個別ツール または ローカルおよびリモートエンジン を参照してください。

プラグイン

プラグインと MCP を通じて、GitHub、Elastic、Semgrep、Snyk、Linear、Jira、Cloudflare、Slack、Teams に接続します。

その他のガイド: インストール · GitHub Actions · プラグイン開発 · トラブルシューティング。

開発

依存関係をインストールし、npm run dev を実行して、表示されたブラウザアドレスを開きます。 CONTRIBUTING.md を参照してください。

ステータスと安全性

リサーチプレビュー。 許可されたシステムを評価し、検出結果と修正をレビューします。 アカウントなしでブラウザコンソールを開くには、0 または 0 web を実行します。 対話型ターミナル UI は廃止されました。ヘッドレス CLI、自動化、MCP、バイナリコマンドは引き続き利用できます。 ワンショット自動化には 0 chat --prompt "your request" を使用します。明示的なスコープチェックには --mode standard を設定します。 オプションの スコーププラグイン がターゲット境界を適用します。

脆弱性は SECURITY.md を通じて報告してください。 MIT または Apache-2.0 の下でライセンスされています。

公開開示と上流の修正。 OpenTUI、Bun、 React、Models.dev、 LiteLLM、およびコントリビューターの皆様に感謝します。

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