🛡️ CVE Intel

CVE Intel 데스크톱 앱 — CVE-2021-44228에 대한 CVE 트리아지, CISA KEV, EPSS 및 공개 익스플로잇 증거와 함께 100/100 CRITICAL 위험 점수 표시

네이티브 Rust로 구현된 로컬 보안 인텔리전스 — Tauri 데스크톱 앱, 원클릭 내장 소형 AI 모델(llama.cpp), 모든 하네스를 위한 MCP 서버, REST API, 그리고 순수 CLI. 31개 도구, 25개 데이터 소스. 기본적으로 기기 내 비공개 AI; OpenAI, Anthropic 또는 Gemini는 선택적 설정입니다.

무엇인가요?

보안 팀은 끊임없이 쏟아지는 새로운 취약점(CVE)을 받으며, 한 가지 질문에 반복해서 답해야 합니다: "지금 고쳐야 하나, 아니면 기다려도 되나?" 이 질문에 답하려면 보통 NVD, EPSS, CISA KEV, GitHub, Shodan 등 수십 개의 탭을 열어 수작업으로 상황을 짜맞춰야 합니다.

CVE Intel이 그 일을 대신합니다. CVE, IP 주소, 파일 해시, 도메인 또는 의존성 목록을 입력하세요. 관련된 모든 공개 소스에 동시에 질의하고, 우선순위가 매겨진 증거 기반의 단일 답변을 돌려줍니다: 무엇인지, 얼마나 위험한지, 지금 조치해야 하는지. 위험 점수(0–100)는 심각도, 악용 가능성, 그리고 공격자가 이미 사용 중인지를 기반으로 계산됩니다 — CISA KEV 목록에 있는 항목은 항상 CRITICAL입니다.

데스크톱 앱, 명령줄, REST API로 사용하거나, MCP를 통해 AI 코딩 도구에 연결할 수 있습니다. 평범한 영어로 질문할 수도 있습니다 ("이번 주말에 CVE-2021-44228을 패치해야 할까요?"). 그러면 소형 AI 모델이 결과를 설명해 줍니다. 기본적으로 이 모델은 여러분의 기기에서 실행됩니다. 더 강력한 모델을 원하면 설정에서 OpenAI, Anthropic (Claude) 또는 Google Gemini로 전환할 수 있습니다.

무엇을 패치할지 결정하는 데 도움을 줍니다. 네트워크를 스캔하거나 대신 무언가를 고쳐주지는 않으며, 결과는 공개 소스만큼만 최신입니다.

📸 스크린샷

실제 데이터 소스(log4j, CISA KEV, EPSS, OSV.dev)의 실시간 결과를 보여주는 데스크톱 앱입니다. 다크 및 라이트 테마는 시스템 설정을 따릅니다.

CVE 트리아지(위): 한 번의 조회, 하나의 0–100 위험 점수, 그리고 그 근거.

AI에게 묻기: 평범한 영어로 질문하세요. 먼저 사실을 조회한 다음, 기기에서 실행되는 소형 모델이 이를 설명합니다.

로컬 Qwen 모델을 사용해 CVE-2024-3400과 CVE-2023-44487을 비교하는 AI에게 묻기

CVE 비교 — 패치 우선순위 순위	의존성 스캔 — OSV.dev의 알려진 취약점
데이터베이스 — 모든 데이터 소스, 키 상태 및 캐시	라이트 테마

🧭 실제 활용 사례

상황	수행할 작업
금요일에 새로운 CVE가 뉴스에 도배된다. 모든 걸 중단해야 하나?	"이번 주말에 CVE-2024-3400을 패치해야 하나?"라고 묻거나 `cve-intel triage CVE-2024-3400 --depth deep`을 실행하세요. 점수, CISA KEV 포함 여부, EPSS 익스플로잇 확률, 공개된 익스플로잇 코드 유무, 명확한 긴급도를 얻을 수 있습니다.
취약점 스캐너가 방금 40개의 발견 사항을 보고했다. 어떤 것부터?	CVE ID를 Compare CVEs에 붙여넣거나(`cve-intel compare CVE-… CVE-…`) 실행하여 CVSS만으로 정렬하는 대신 순위가 매겨진 패치 순서를 얻으세요.
방화벽이나 로그인 로그에 낯선 IP가 나타난다.	Quick Find(`⌘K`)에 붙여넣거나 `cve-intel ip 185.220.101.34`를 실행하여 AbuseIPDB, GreyNoise, Shodan 등에서 평판을 확인하세요. 사설/내부 IP는 거부되며 절대 외부로 전송되지 않습니다.
EDR이 알 수 없는 파일을 플래그한다.	`cve-intel hash <sha256>`은 MalwareBazaar, VirusTotal, CIRCL hashlookup을 한 번에 확인합니다.
릴리스 전: 우리 의존성은 안전한가?	`requirements.txt` / `package.json` / `pom.xml`을 Scan Dependencies에 붙여넣거나 CI에서 실행하세요(아래 참조).
AI 코딩 도구(Claude Code, Cursor, VS Code)를 사용한다.	CVE Intel을 MCP 서버로 추가하고 어시스턴트가 저장소에서 작업하는 동안 CVE에 대해 물어보세요. `examples/mcp/`를 참조하세요.
취약점 관리가 처음이다.	"EPSS와 CISA KEV를 초보자에게 설명하듯 알려줘."라고 물어보세요. Ask 탭이 증거를 쉬운 언어로 설명합니다.

의존성에 알려진 취약점이 있을 때 CI 빌드를 실패시키기:

cve-intel scan-deps requirements.txt | jq -e '.vulnerable_count == 0'

티켓 또는 대시보드에 대한 기계 판독 가능한 판정을 가져옵니다:

cve-intel triage CVE-2024-3400 --depth deep --json | jq '.risk | {risk_score, risk_label, urgency}'

✨ 원클릭 로컬 AI

소형 모델은 원시 도구 호출을 잘 못하기 때문에, Ask는 세 계층으로 구축됩니다:

결정론적 사전 라우팅 — 질문에 포함된 CVE ID / IP / 해시 / 도메인을 감지하고 모델이 아무것도 보기 전에 적절한 도구를 실행합니다. 결과는 권위 있는 컨텍스트로 주입됩니다.
근거 기반 생성 + 도구 루프 — 모델은 증거를 설명하고 추가 도구를 요청할 수 있습니다 (네이티브 llama.cpp 호출과 소형 모델용 JSON-in-text 폴백; 문법 실패 시 일반 근거 기반 채팅으로 재시도).
모델 없는 폴백 — 실행 중인 모델이 없으면 Ask는 구조화된 도구 결과를 반환합니다. 앱은 다운로드가 완료되기 전에도 완전히 유용합니다.

원클릭 설정 (데스크톱 Ask 탭 또는 아래 CLI)은 사용자의 OS/아키텍처에 맞는 공식 llama.cpp 런타임을 ~/.cve-intel/bin/에 설치하고, 소형 GGUF 모델을 ~/.cve-intel/models/에 다운로드하며, 127.0.0.1에서만 실행합니다:

모델	다운로드	최소 RAM	비고
Qwen 2.5 1.5B Instruct (Q4_K_M)	~1.0 GB	4 GB	가장 빠름
Qwen 2.5 3B Instruct (Q4_K_M) ★	~1.9 GB	6 GB	권장 기본값
Llama 3.2 1B Instruct (Q4_K_M)	~0.8 GB	4 GB	가장 작음
Llama 3.2 3B Instruct (Q4_K_M)	~2.0 GB	6 GB	강력한 채팅
Qwen 2.5 7B Instruct (Q4_K_M)	~4.7 GB	10 GB	선택적 업그레이드

이미 Ollama / LM Studio / 자체 llama-server가 있으신가요? 대신 CVE_LLM_BASE_URL을 OpenAI 호환 엔드포인트로 지정하세요.

선택 사항: 프런티어 모델 사용 (OpenAI, Anthropic, Gemini)

3B 모델이 제공할 수 있는 것보다 더 정확한 답변을 원하시나요? Settings → AI provider를 열고 OpenAI, Anthropic (Claude) 또는 Google Gemini를 선택한 뒤 모델을 고르고 자신의 API 키를 붙여넣으세요. Save & use를 누르면 활성화되고 키를 테스트합니다. 언제든지 프라이빗 모델로 다시 전환할 수 있습니다.

제공자	기본 모델	환경 변수 (키 저장 대신 사용)
OpenAI	`gpt-4o`	`OPENAI_API_KEY`
Anthropic (Claude)	`claude-sonnet-4-5`	`ANTHROPIC_API_KEY`
Google Gemini	`gemini-2.5-flash`	`GEMINI_API_KEY`

모델 입력란은 계정에서 사용할 수 있는 모든 모델 ID를 허용하므로, 최신 모델을 사용하기 위해 앱을 업데이트할 필요가 없습니다. CLI에서: cve-intel ask "Should we patch CVE-2024-3400?" --provider anthropic.

기본적으로 꺼져 있으며 옵트인 방식입니다. 클라우드 제공자가 선택된 동안 각 질문 과 그 질문을 위해 수집된 조회 결과 (CVE 세부 정보 및 질문한 모든 IP, 해시 또는 도메인)가 해당 벤더로 전송되며 그들의 약관이 적용됩니다. Ask 탭은 이 기능이 켜져 있을 때마다 배너를 표시합니다.
키는 사용자의 컴퓨터에 남습니다. 키는 앱의 내장 SQLite 데이터베이스 (~/.cve-intel/settings.db, 소유자 전용 권한)에 보관되며, UI에 다시 표시되지 않고, 절대 로그에 기록되지 않습니다. 저장하고 싶지 않으신가요? 대신 환경 변수를 설정하세요. SECURITY.md를 참조하세요.
추가 SDK가 필요 없습니다. 세 벤더 모두 도구 호출을 지원하는 OpenAI 호환 채팅 API를 제공하며 Ask 에이전트는 이미 이를 사용합니다. 따라서 제공자는 고정된 base URL, 모델 이름, 키일 뿐입니다. Anthropic은 자사의 OpenAI 호환 엔드포인트를 주로 평가용으로 명시하고 있으므로, Claude 전용 기능이 필요하면 Claude 클라이언트에서 MCP를 통해 사용하세요.
REST /api/v1/ask 엔드포인트는 의도적으로 로컬 / CVE_LLM_BASE_URL 모델만 계속 사용하므로, 웹 페이지가 사용자의 클라우드 키를 소비할 수 없습니다.

🚀 빠른 시작

다운로드 및 실행 (플랫폼당 하나의 파일)

최신 릴리스에서 사용 중인 OS에 맞는 파일을 받으세요. 이것이 제품 전체입니다: 데스크톱 앱, cve-intel CLI, MCP 서버, REST API가 하나의 실행 파일입니다. 그 외에 설치할 것은 없습니다.

OS	다운로드	실행
Windows	`CVE-Intel_<version>_windows-x64-setup.exe` (또는 설치 없는 `…-portable.exe`)	설치 프로그램을 실행한 뒤 CVE Intel 열기
macOS (Apple Silicon + Intel)	`CVE-Intel_<version>_macos-universal.dmg`	CVE Intel을 Applications로 드래그
Linux	`CVE-Intel_<version>_linux-x64.AppImage` (또는 `.deb`)	파일에 `chmod +x`를 실행한 뒤 실행

인기

cve-intel