conduit
anee769/conduitAIコーディングエージェント向けオンプレミスAPIゲートウェイ。エンジニアごとのコスト配分、厳格な予算、出力ガバナンス（シークレット/エンティティスキャン）、コンテキストローテーション観測性、監査対応エクスポートを備えています。お客様のVPC内で動作します。
cloud-infrastructure-securitycloud-securitydevsecops+4
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themiddleblue/vibegateホストに依存しない、コーディングエージェント向けのpre-writeセキュリティフック: Semgrepを介してユーザー入力パターンを検出し、決定論的でLLMを使用しないセキュリティガイダンスを生成します。
hac01/owasp-top-10-k8s-2025OWASP Kubernetes Top 10 (2025) 向けのハンズオン・キャプチャ・ザ・フラッグラボ。11の実際のクラスタの脆弱性を悪用し、フラッグを取得し、修正を適用して自動チェッカーで検証します。ローカルでkind上で動作します。
swelljoe/flar軽量なCLIツール。AIコーディングエージェントを隔離されたBubblewrapサンドボックス内で実行し、ファイルシステム、ネットワーク、認証情報を厳格に分離することで、プロンプトインジェクションやサプライチェーン攻撃から保護します。
clidey/deptrustCLIおよびMCPサーバーで、npm、PyPI、crates.io、Goモジュール、GitHub Actionsを含む14以上のエコシステムにわたって、パッケージバージョンの既知の脆弱性をチェックします。フックとスキルを介してAIエージェントと統合します。
makerchecker/makercheckerAIエージェント向けのオープンソースセキュリティゲートウェイおよび静的スキャナー。ロールベースのアクセス制御（RBAC）、ヒューマンインザループ承認、職務分離、暗号署名付きでオフライン検証可能な監査ログを適用します。
golab-arch/synaptic-sentinelバイブコーディングのセキュリティセンチネル。AI支援プロジェクト向けのApache-2.0エージェント型セキュリティツールキット：5つの決定論的スカウト + LLMブレインレイヤー (BYOK Anthropic)、IDEとCI上で。
lunasec-io/lunasecLunaSec - 依存関係セキュリティスキャナー。Pull RequestやビルドにおいてLog4Shellやnode-ipcなどの脆弱性を自動的に通知します。LunaTrace GitHubアプリを使えば30秒で保護できます:…
lirantal/awesome-nodejs-securityNode.jsのセキュリティツール、静的解析ツール、脆弱性スキャナー、教育リソース（OWASP Top 10、サプライチェーンセキュリティ、セキュアコーディングプラクティスを含む）の厳選されたディレクトリです。
dependencytrack/dependency-trackSBOMを活用してソフトウェアサプライチェーンリスクを継続的な脆弱性検出とポリシー適用により特定・低減するインテリジェントコンポーネント分析プラットフォーム。
wiz-sec-public/githuntBlack Hat Europe 2025の「The Forensic Trail On GitHub: サプライチェーン活動の追跡」デモ
hoppr/hoppr-cop複数のデータベースから脆弱性データを集約し、CycloneDX SBOMに統合。重複排除されたVEX、HTML、GitLab互換のレポートを生成し、継続的なサプライチェーンセキュリティ監視を実現します。
cr0hn/dockerscan最も包括的なDockerセキュリティスキャナー
al0ne/linuxcheckLinux緊急対応/情報収集/脆弱性検出ツール。基本設定/ネットワークトラフィック/タスクスケジューリング/環境変数/ユーザー情報/Services/bash/悪意のあるファイル/カーネルRootkit/SSH/Webshell/マイニングファイル/マイニングプロセス/サプライチェーン/サーバーリス…
knqyf263/remicアプリケーション依存関係における公に公開された脆弱性を検出するための脆弱性スキャナ
safedep/pmgPMGは、プロキシ、サンドボックス、およびSafeDepの脅威インテリジェンスフィードを使用して、開発者やAIエージェントを悪意のあるオープンソースパッケージから保護します。
microsoft/applicationinspectorソースコードアナライザー。JSONベースのルールエンジンを用いた静的解析により、「コードに何が含まれているか？」という質問に迅速に答えるための、関心のある特徴やその他の特性を表面化するために構築されています。使用前にコンポーネントをスキャンしたり、機能レベルの変更を検出するのに最適です。