Confronta

Scegliere uno scanner di sicurezza per un progetto open source

Gli audit basati su IA, il fuzzing e l'analisi statica basata su regole rilevano bug diversi. La maggior parte dei progetti ben protetti ne usa più di uno. Ecco in cosa eccelle ciascuno.

ossscanner.org

indipendente

Audit basato su IA di qualsiasi repository pubblico con un modello delle minacce, un agente verificatore indipendente, la causa principale, il commit che ha introdotto il bug, una patch candidata e SARIF. Scansioni rapide gratuite e scansioni approfondite settimanali per i progetti iscritti.

Ideale per: Ottenere in pochi minuti risultati verificati e spiegati per qualsiasi progetto, senza configurazione.
Limitazioni: Solo analisi statica: non compila né esegue il codice. Usa modelli disponibili pubblicamente, non Claude Mythos. I risultati del modello possono essere errati.

Anthropic OSS Scanner

Anthropic

Scansioni periodiche gratuite e facoltative eseguite dai modelli più potenti di Anthropic, tra cui Claude Mythos, in sandbox offline con il progetto compilato da un Dockerfile. Report non revisionati, con riproduttori e patch, inviati via email.

Ideale per: Progetti di infrastrutture critiche in grado di analizzare un flusso costante di report di alta qualità.
Limitazioni: Accettazione caso per caso; sono necessari una pull request, un Dockerfile e la verifica manuale del maintainer. Risultati inviati solo via email.

OSS-Fuzz

Google

Fuzzing continuo guidato dalla copertura per progetti open source critici, con analisi automatica dei crash e apertura automatica di segnalazioni di bug.

Ideale per: Bug di sicurezza della memoria nei parser e nelle librerie scritti in C, C++, Rust o Go; ogni crash è riproducibile.
Limitazioni: Richiede target di fuzzing e integrazione della compilazione; rileva ciò che i fuzzer riescono a raggiungere, raramente bug logici o di autenticazione.

CodeQL

GitHub

Analisi semantica del codice con un linguaggio di query e un'ampia raccolta di query di sicurezza. Gratuito per i repository pubblici tramite GitHub code scanning.

Ideale per: Pattern di vulnerabilità note e problemi di flusso dei dati in CI, a ogni pull request.
Limitazioni: Individua ciò che descrivono le sue query; i bug logici inediti e i problemi specifici del progetto richiedono query personalizzate.

Semgrep

Semgrep, Inc.

Analisi statica rapida basata su pattern, con regole della community e personalizzate; il motore open source viene eseguito localmente o in CI.

Ideale per: Applicare regole di programmazione sicura e individuare rapidamente gli errori comuni.
Limitazioni: Basato su regole: alta copertura dei pattern noti, scarsa comprensione dell’intento o del contesto.

Claude Security

Anthropic

Il prodotto commerciale di Anthropic che aiuta le aziende a individuare e correggere le vulnerabilità nel proprio codice con i modelli Claude.

Ideale per: Aziende che integrano le revisioni di sicurezza basate sull’IA nel ciclo di sviluppo del software.
Limitazioni: Commerciale; rivolto alle organizzazioni, non ai singoli maintainer di progetti open source.

Audit con IA vs fuzzing vs analisi statica

I fuzzer eseguono il codice con milioni di input generati e sono imbattibili nell’individuare corruzioni della memoria riproducibili, ma solo nei punti raggiunti dai loro harness. Gli analizzatori basati su regole come CodeQL e Semgrep verificano ogni riga rispetto a pattern noti, in modo economico e a ogni commit. Gli auditor basati sull’IA leggono il codice come farebbe un revisore: comprendono l’intento, possono individuare problemi di autorizzazione o logica e spiegare la causa principale, ma sono probabilistici e richiedono una verifica.

Ecco perché ossscanner.org esegue un secondo agente per confutare ogni segnalazione prima di mostrarla e perché consigliamo di abbinarlo all’analisi in CI e al fuzzing.

Una configurazione pratica per un piccolo progetto

Attiva la scansione del codice con CodeQL (gratuita per i repository pubblici).
Esegui una scansione gratuita su ossscanner.org e iscriviti alle scansioni approfondite settimanali.
Carica il nostro SARIF su GitHub per visualizzare i risultati dell’IA accanto agli avvisi di CodeQL.
Aggiungi un modello di minaccia, così ogni scanner sa cosa rientra nell’ambito.
Se gestisci formati binari non attendibili, aggiungi target di fuzzing e valuta OSS-Fuzz.
Se il tuo progetto è un’infrastruttura critica, candidati ad Anthropic's OSS Scanner.