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Como escolher um scanner de segurança para um projeto de código aberto

Auditorias de IA, fuzzing e análise estática baseada em regras encontram tipos diferentes de bugs. A maioria dos projetos bem protegidos usa mais de uma ferramenta. Veja em que cada uma se destaca.

ossscanner.org

independente

Auditoria de IA de qualquer repositório público com um modelo de ameaças, um agente verificador independente, causa raiz, commit que introduziu a vulnerabilidade, patch candidato e SARIF. Scans rápidos gratuitos e scans aprofundados semanais para projetos cadastrados.

Ideal para: Obtenha, em minutos e sem configuração, findings verificados e explicados para qualquer projeto.
Limitações: Apenas leitura estática — não compila nem executa código. Usa modelos disponíveis publicamente, não Claude Mythos. O resultado do modelo pode estar errado.

Anthropic OSS Scanner

Anthropic

Scans periódicos gratuitos e opcionais com os modelos mais potentes da Anthropic, incluindo Claude Mythos, em sandboxes offline, com o projeto compilado a partir de um Dockerfile. Relatórios não revisados, com reproduções e patches, enviados por e-mail.

Ideal para: Projetos de infraestrutura crítica que podem fazer a triagem de um fluxo constante de relatórios de alta qualidade.
Limitações: Aceitação caso a caso; requer um pull request, um Dockerfile e verificação manual do maintainer. Resultados enviados somente por e-mail.

OSS-Fuzz

Google

Fuzzing contínuo guiado por cobertura para projetos críticos de código aberto, com triagem automática de falhas e abertura de issues de bugs.

Ideal para: Bugs de segurança de memória em parsers e bibliotecas escritos em C, C++, Rust ou Go; todas as falhas podem ser reproduzidas.
Limitações: Requer alvos de fuzzing e integração ao processo de build; encontra o que os fuzzers conseguem alcançar, raramente bugs de lógica ou de autenticação.

CodeQL

GitHub

Análise semântica de código com uma linguagem de consulta e uma ampla biblioteca de consultas de segurança. Gratuito para repositórios públicos por meio do GitHub code scanning.

Ideal para: Padrões conhecidos de vulnerabilidades e problemas de fluxo de dados na CI, em cada solicitação de pull request.
Limitações: Detecta o que suas consultas descrevem; bugs de lógica inéditos e problemas específicos do projeto exigem consultas personalizadas.

Semgrep

Semgrep, Inc.

Análise estática rápida baseada em padrões, com regras da comunidade e personalizadas; o mecanismo de código aberto é executado localmente ou na CI.

Ideal para: Aplicar regras de programação segura e detectar erros comuns rapidamente.
Limitações: Baseado em regras: alta taxa de detecção de padrões conhecidos, pouca compreensão de intenção ou contexto.

Claude Security

Anthropic

Produto comercial da Anthropic que ajuda empresas a encontrar e corrigir vulnerabilidades no próprio código com modelos Claude.

Ideal para: Empresas que incorporam revisões de segurança com IA ao ciclo de vida de desenvolvimento de software.
Limitações: Comercial; voltado a organizações, não a mantenedores individuais de projetos de código aberto.

Auditoria com IA vs. fuzzing vs. análise estática

Fuzzers executam código com milhões de entradas geradas e são imbatíveis na detecção de corrupção de memória reproduzível, mas apenas nos trechos alcançados pelos seus harnesses. Analisadores baseados em regras, como CodeQL e Semgrep, verificam cada linha em busca de padrões conhecidos, com baixo custo e a cada commit. Auditores de IA leem o código como um revisor: entendem a intenção, conseguem detectar falhas de autorização ou de lógica e explicar a causa raiz — mas suas conclusões são probabilísticas e precisam ser verificadas.

Por isso, o ossscanner.org executa um segundo agente para refutar cada vulnerabilidade apontada antes de exibi-la, e recomendamos combiná-lo com análise na CI e fuzzing.

Uma configuração prática para um projeto pequeno

Ative a análise de código do CodeQL (gratuita para repositórios públicos).
Faça uma verificação gratuita no ossscanner.org e inscreva-se para verificações aprofundadas semanais.
Envie nosso SARIF para o GitHub para que as vulnerabilidades apontadas pela IA apareçam junto aos alertas do CodeQL.
Adicione um modelo de ameaças para que cada scanner saiba o que está no escopo.
Se você lida com formatos binários não confiáveis, adicione alvos de fuzzing e considere usar OSS-Fuzz.
Se seu projeto for uma infraestrutura crítica, candidate-se ao Anthropic OSS Scanner.