OpenAIがリポジトリスキャンとCI向けにCodex Security CLIをオープンソース化

Why it matters

OpenAI is placing application-security review inside the local and CI workflows used by coding agents. That gives Codex a route into security budgets while challenging AppSec vendors on validation, remediation and developer distribution.

Thibault "Tibo" Sottiaux (@thsottiaux)、OpenAIのCodexリードであるSottiauxは、ソフトウェアリポジトリの脆弱性を発見、検証、パッチ適用するためのオープンソースのコマンドラインインターフェイスとTypeScript SDKを7月28日に公開した。

Sottiauxは Xへの投稿で このリリースを発表し、開発者に新しいCodex Securityリポジトリを紹介した。Apache-2.0ライセンスのこのパッケージは、リポジトリ全体、選択したパス、またはGit差分に対する変更をスキャンできる。スキャン履歴の保存、発見事項の比較、継続的インテグレーションパイプライン内での実行も可能だ。

このリリースは、SottiauxがOpenAIのコーディング部門内で構築してきた製品の範囲を拡大するものだ。OpenAI Forumの経歴によれば、彼は以前Geminiのための人データ作業を主導し、Google DeepMindで機械学習ワークフローのインフラを構築したという。彼はUniversite catholique de Louvainでコンピュータサイエンス、計算数学、応用数学の学位を取得している。

From a connected service to a pipeline tool

OpenAIは非公開ベータを経てAardvarkという名前で提供していた後、3月6日にCodex Securityを導入した。研究プレビューではGitHubリポジトリに直接接続し、編集可能な脅威モデルを生成し、リポジトリ履歴を検査し、疑わしい脆弱性を隔離された環境で再現しようと試み、人的レビュー用のパッチを提案していた。

CLIとSDKはそのスキャナをローカル開発や自動化ワークフローに組み込めるようにする。開発者は npm install @openai/codex-security でパッケージをインストールし、OpenAIアカウントまたはAPIキーで認証してから、リポジトリに対して npx codex-security scan を実行できる。パッケージはmacOS、Linux、Windowsをサポートし、Node.js 22以降を必要とし、スキャンと所見のエクスポートにはPython 3.10以降を使用する。

スキャナはアーキテクチャ文書や脅威モデルを外部知識として取り込み、指定フォルダのみをレビューしたり、origin/main のようなブランチに対する変更を検査したりできる。結果はJSON、CSV、またはコードスキャンシステムで使われる標準フォーマットであるSARIFとしてエクスポートできる。CIジョブはしきい値となる深刻度を設定でき、スキャンでそのレベル以上の問題が見つかった場合に失敗終了コードを返すようにできる。

Codex Securityには validate と patch コマンドも含まれる。前者は候補となる所見をエージェントに検証させ、後者は提案される修正を生成する。OpenAIの現行の製品ドキュメントによれば、パッチは依然として人的レビューが必要であり、CLIとSDKは承認された顧客とパートナー向けの限定ベータのままである。ソースコードは公開されているが、基盤となるスキャナへのアクセスは制限されている。

OpenAIは、生成されたスキャン成果物にソースの抜粋、再現手順、脆弱性の詳細が含まれる可能性があると警告している。リポジトリはユーザーに対し、それらのファイルをスキャンされたGitワークツリーの外や公開のissueトラッカーや共有ディレクトリから離れた場所に保存するよう指示している。pre-commitフックは、スキャンが高深刻度の所見を生成したり完了に失敗した場合に変更をブロックすることもできる。

OpenAI pushes Codex into application security

Codex Securityは、Snyk、Semgrep、GitHub、Checkmarx、Veracodeなど既にアプリケーションセキュリティ市場でサービスを提供しているベンダー群へのOpenAIの参入を深める。例えば、GitHubのCopilot AutofixはCodeQLのアラートから修正を生成でき、そのエージェントモードはリポジトリを探索して提案された変更を検証するためにCodeQLを再実行する。Semgrepは決定論的な静的解析とAI支援の解析および修復を組み合わせている。Snykも同様にエージェント指向の制御と自動修正を開発ワークフロー全体に追加している。

OpenAIのアピールポイントはプロジェクト固有の推論にある。Codex Securityは信頼境界、機密データ、攻撃者の侵入点のモデルを構築し、所見を提示する前に攻撃経路を検証しようと試みる。従来のスキャナはしばしばルール、シグネチャ、既知のデータフローパターンに依存するが、既存のベンダーはこれらのシステムを言語モデルと組み合わせる方向にますます進んでいる。

性能数値はOpenAI自身によるものだ。3月の研究プレビュー開始時、OpenAIはCodex Securityが過去30日間に外部ベータリポジトリで120万件を超えるコミットをスキャンし、792件のcriticalと10,561件のhigh-severityの所見を特定したと述べた。OpenAIはまた、オープンソースプロジェクトに報告された脆弱性に関連する14件の割り当て済みCVEを挙げた。これらの合計は管理されたベータ中に生成された所見を示すもので、競合するスキャナとの独立比較を示すものではない。

流通はSottiauxの製品に大きな好機を与える。OpenAIは6月2日にCodexが週次アクティブユーザー500万を突破したと述べている。新しいパッケージにより、承認された顧客は既にコーディングエージェントが動作している同じターミナル、リポジトリ、CI環境にセキュリティチェックを差し込み、脆弱性レビューを別のプログラム可能なCodexタスクに変えることができる。