Anthropic、オープンソース向けの無料AI脆弱性検査「OSS Scanner」を発表

要点

• 米Anthropicは、オープンソースソフトウェアを対象にAIが無償で脆弱性を検査する「OSS Scanner」を発表した。

• プロジェクト管理者が参加を選択するオプトイン方式で、「Claude Mythos」などの高性能モデルが定期的なスキャンを担当する。

• 診断結果はモデルが完全に自動生成し、人手による精査を省くことで高頻度かつ迅速な検査サイクルを実現する。

• 参加登録はGitHubリポジトリへのプルリクエストで行い、オフライン検査用のDockerfileや設定ファイルを提出する。

• 誤検知のリスクを考慮し、現時点では一律の「90日間の開示猶予期間」を設けない運用方針をとる。

• 米Anthropicは現地時間2026年10月8日、オープンソースのエコシステム保護を目的とした脆弱性スキャンサービス「OSS Scanner」を発表した。プロジェクト管理者が自発的に参加を選択するオプトイン方式（利用者が意思を示して参加する仕組み）を採用し、同社の高性能AIモデルによる包括的なセキュリティ検査を無償かつ定期的に提供する。過去に実施した研究「Project Glasswing」において、Claudeを活用して脆弱性を検出した知見を活かして開発されたという。

人手を介さない自動生成で迅速な検査を実現

「OSS Scanner」の大きな特徴は、スキャン結果の出力が完全にAIモデルによって自動生成される点だ。人間によるレポートの精査やトリアージ（問題の深刻度や対応の優先順位を判断・分類する作業）を工程から省くことで、より迅速かつ高頻度な検査サイクルの実行を可能にしている。診断には「Claude Mythos」を含む同社の最上位モデル群が投入される見通しだ。

対象プロジェクトの選考にあたっては、米Googleの脆弱性検出基盤「OSS-Fuzz」に類似した基準を採用する予定だが、運用に合わせてプロセスは見直される可能性があるとしている。プロジェクトの重要性が一目で自明ではない場合については、メンテナー自身がその意義を説明する短い解説を添えることが推奨されている。

GitHub経由の参加手順とDockerによる検査環境

参加を希望するコアメンテナーは、GitHub上の公式リポジトリ（anthropics/oss-scanner）に対してプルリクエスト（作成した設定の反映を管理者に提案する仕組み）を提出する形をとる。その際、所定の仕様に沿ったYAML形式の設定ファイルが必要となる。

設定ファイルには、以下の項目の記述が必須とされている。

• 対象となるGitリポジトリのURL
• 主担当者の連絡先メールアドレス
• 検査環境を構築するためのDockerfileへのリポジトリ相対パス

このDockerfileは、インターネット接続を遮断されたAIエージェントがオフラインで安全に監査を行えるよう、ビルド環境の準備や全依存関係の事前インストールを行うために用いられる。Anthropicは、構築されたコンテナ環境の内部でテストケースが正常に通過することを確認しておくよう案内している。

さらに、任意で設定可能な項目として以下が用意されている。

• レポートを同報送信（CC）する追加のメールアドレス
• プロジェクトの公式ホームページURL
• レポート送信時のメールを暗号化するためのGPG公開鍵（公開鍵暗号を用いて通信の安全を保つ鍵データ）
• テスト範囲や脆弱性の分類、レポート形式を指定する脅威モデルファイル（threat_model.md）へのパス
• 報告の受け取りを一時停止するための無効化設定（disabled: true）

記事公開の時点で、同リポジトリにはすでに116件のプルリクエストが提出されている。

誤検知のリスクを考慮した開示ルール

脆弱性の報告プロセスにおいて、同社は一般的なセキュリティプログラムとは異なる開示ルールを設けている。AIモデルによる自動生成レポートには誤検知（誤った指摘）が含まれるリスクが存在するため、現段階では指摘事項に対して一律の「90日間の開示猶予期間」を設ける予定はないと説明している。

ただし、同社が既存の協調的脆弱性開示（CVD：修正完了まで公表を控え、開発者と連携して進める方針）プログラムのもとで手動検証を行った場合は、人間による確認が通知された時点から90日間の開示ルールが適用される可能性があるという。また、モデルの精度に対する信頼性が向上した段階では、深刻度の高い脆弱性レポートに対して将来的に開示猶予期間を導入することも検討されている。

重要インフラ防衛に向けた実績と今後の展望

今回の施策は、同社が推進する「Cyber Mission」の一環として立ち上げられた、重要インフラやオープンソースの保護を目指す「Critical Infrastructure Defense Program」に基づくものだ。サイバー攻撃者がAIを利用して脆弱性の探索や悪用、攻撃プロセスの自動化を加速させるなか、防御側に強力な対抗手段を提供し、修正作業の加速や安全な設計手法の確立を促す狙いがある。

同社はこれまでに重要ソフトウェアから2万9000件以上の脆弱性候補を特定し、6000件超をメンテナーへ報告、2026年10月2日時点で584件のセキュリティアドバイザリ（脆弱性情報と対策を公式に通知する文書）の公開につなげてきた実績を持つ。Anthropicは、今後2年間でAIは防御側にとって有利に働くようになると予測しており、ソフトウェアの出荷前にバグを発見したり、根本から安全なコードを作成したりすることが容易になると述べている。