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New releaseJul 30, 2026

opentaint rules/v0.3.0

Motor formal de análise de contaminação inter-procedural para segurança de aplicações. Rastreia dados não confiáveis através de limites de funções, camadas de persistência e código assíncrono. Pronto para agente de IA com repetição determinística de regras. Alternativa de código aberto ao Semgrep Pro e CodeQL.

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OpenTaint

O motor de análise de taint de código aberto para a era da IA

Análise de taint formal para segurança de aplicações — encontra o que motores de correspondência de padrões AST deixam passar, permite que agentes LLM apliquem vulnerabilidades como regras, escala onde nenhum deles consegue sozinho.

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Resumo dos resultados do OpenTaint

Tecnologias e integrações suportadas

Java     Kotlin     Spring     GitHub      GitLab

O motor de análise de taint mais completo para aplicações Spring

Roteiro

Python     Go     C#     JavaScript     TypeScript

Mais capturas de tela

Resultado da varredura do OpenTaint

Resumo dos resultados do OpenTaint

Resumo dos resultados do OpenTaint

Resumo dos resultados do OpenTaint

Resumo dos resultados do OpenTaint


Por que OpenTaint?

O OpenTaint é uma alternativa de código aberto ao Semgrep Pro e ao CodeQL — um motor de taint formal e interprocedural que você pode personalizar e hospedar por conta própria, criado para que agentes de IA conduzam sua análise de segurança sem queimar tokens a cada varredura.

A IA gera código de produção mais rápido do que as equipes de segurança conseguem acompanhar, e os dois tipos de ferramenta criados para capturar o que ela erra impõem, cada um, um mau compromisso:

  • Os correspondentes de padrões AST (Semgrep OSS, ast-grep, linters) são gratuitos e rápidos, mas correspondem à sintaxe, não ao fluxo de dados — entradas não confiáveis que cruzam a fronteira de uma função ou uma camada de persistência passam direto. A análise mais profunda e interprocedural que de fato as captura ficou por muito tempo trancada dentro de ferramentas proprietárias.
  • Os agentes de segurança LLM encontram o que os correspondentes de padrões deixam passar, mas releem seu código a cada execução. Os tokens se acumulam a cada arquivo, a cada commit, a cada build de CI — e um modelo probabilístico ainda assim não pode prometer que capturou tudo.

O OpenTaint oferece a profundidade de um agente LLM ao custo de um analisador estático:

  • Encontre o que os correspondentes de padrões AST deixam passar. Um motor de análise de fluxo de dados formal e interprocedural rastreia dados não confiáveis através de fronteiras de funções, camadas de persistência, aliases e código assíncrono.
  • Pague pelo modelo uma vez, não a cada varredura. Deixe um agente destilar uma única descoberta em uma regra de taint. O motor determinístico então reaplica essa regra em toda a base de código — e em cada commit seguinte — em minutos de CPU, com custo zero de tokens.
  • Código aberto, com tudo incluso. Motor, regras e integrações de CI vêm como uma única stack sob as licenças Apache 2.0 e MIT.

Início Rápido

Script de instalação (Linux/macOS)

curl -fsSL https://opentaint.org/install.sh | bash

Instalação via Homebrew (Linux/macOS):

brew install --cask seqra/tap/opentaint

Script de instalação (Windows PowerShell)

irm https://opentaint.org/install.ps1 | iex

Instalação via npm (Linux/macOS/Windows):

npm install -g @seqra/opentaint

Ou execute instantaneamente com npx — sem necessidade de instalação (requer Node.js):

npx @seqra/opentaint scan

Escaneie seu projeto:

opentaint scan

Ou use Docker:

docker run --rm -v $(pwd):/project -v $(pwd):/output \
  ghcr.io/seqra/opentaint:latest \
  opentaint scan --output /output/results.sarif /project

Para mais opções, consulte Instalação e Uso.


Fluxos de Trabalho com Agentes de IA

O OpenTaint inclui skills de agente que transformam a análise estática em um fluxo de trabalho completo de segurança de aplicações. Instale-as com:

npx skills add https://github.com/seqra/opentaint

A skill appsec-agent orquestra uma avaliação completa do projeto: compilar o projeto, executar o OpenTaint, descobrir a superfície de ataque, adicionar regras direcionadas, modelar fluxos de dados de bibliotecas ausentes, triar as descobertas e, opcionalmente, gerar verificações dinâmicas de prova de conceito para vulnerabilidades confirmadas.

As skills incluídas cobrem o ciclo comum de análise de segurança:

  • Varredura e triagem: build-project, run-scan, analyze-findings, generate-poc
  • Expansão de cobertura: triage-dependencies, discover-attack-surface, create-test-project, create-rule, assemble-lib-rules
  • Modelagem de fluxo de dados: analyze-external-methods, create-pass-through-approximation, create-dataflow-approximation, debug-rule, report-analyzer-issue

Documentação

Guias completos — instalação, uso, configuração, integração com CI/CD: Documentação.

Suporte

Histórico de Estrelas

Star History Chart

Licença

O motor de análise principal é disponibilizado sob a Licença Apache 2.0. O CLI, GitHub Action, template GitLab CI e as regras são disponibilizados sob a Licença MIT.

Categorias