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트렌딩 - GitHub 인기 레포 & HuggingFace 모델

vercel-labs/deepsec

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Deepsec는 코딩 에이전트를 활용해 대규모 레포의 취약점을 병렬로 스캔하고 중단된 지점부터 이어서 처리할 수 있는 워크플로를 제공한다.

TL;DR

Deepsec는 정규식 기반 후보 탐지와 코딩 에이전트의 심층 조사를 결합해 대규모 레포의 잠복 취약점을 찾아내는 도구이며, 배치 입력으로 간결한 프로젝트 요약(INFO.md)을 주입해 에이전트가 핵심 문맥만 활용하도록 설계되었다. 대규모 처리를 위해 워커와 Vercel Sandbox로 작업을 팬아웃하고 실패 시 이미 처리된 파일을 건너뛰고 이어서 실행하므로 장시간 스캔의 완결성을 유지한다. 다만 README에서 모델 선택을 '최대한의 thinking level'로 구성할 경우 비용이 수천 달러에서 수만 달러 수준으로 증가할 수 있음을 명시하고 있어 비용-정밀도 트레이드오프를 사전에 검토해야 한다.

핵심 포인트

  • 코딩 에이전트가 프로젝트별 요약(INFO.md)을 배치 입력으로 받아 문맥 기반 조사를 수행하므로 일반적인 정규식 탐지보다 의미 있는 결과를 도출할 가능성이 높다.
  • Vercel AI Gateway 및 Vercel Sandbox와의 연동으로 높은 동시성 시나리오에서 키 관리와 격리 실행을 제공하여 대규모 모노레포 처리에 적합하다.
  • 스캔-프로세스-재검증(revalidate)-내보내기(export)로 이어지는 표준 워크플로를 갖추어 CI/PR 검증과 포스트스캔 오퍼레이션을 통합할 수 있다.
  • 레포지토리 전체를 대상으로 정규식·패턴 매처로 후보 위치를 빠르게 탐지하고 AI 조사 단계로 넘긴다.

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