SecureVibes apresenta scanner de vulnerabilidade multilíngue desenvolvido por Claude AI – Against Invaders – Notícias de CyberSecurity para humanos.

SecureVibes apresenta scanner de vulnerabilidade multilíngue desenvolvido por Claude AI - Against Invaders - Notícias de CyberSecurity para humanos.

SecureVibes, um sistema de segurança inovador nativo de IA projetado para aplicações modernas, revelou um scanner de vulnerabilidade abrangente que aproveita a IA Claude da Anthropic para fornecer análise de segurança inteligente em onze linguagens de programação.

A ferramenta representa um avanço significativo na automação detecção de vulnerabilidade combinando uma arquitetura multiagente com recursos sofisticados de modelagem de ameaças.

Análise avançada de segurança baseada em IA

A plataforma usa a arquitetura multiagente de Claude para identificar vulnerabilidades de segurança em bases de código de forma autônoma.

Cinco agentes especializados de IA trabalham de forma colaborativa, quatro agentes principais e um agente de teste dinâmico opcional, para fornecer análises de segurança sensíveis ao contexto com evidências concretas, incluindo caminhos de arquivos e números de linha específicos.

Essa abordagem vai além da detecção tradicional de vulnerabilidades por correspondência de padrões para implementar metodologias reais de pensamento de segurança.

SecureVibes detecta e analisa automaticamente código escrito em Python, JavaScript, TypeScript, Go, Ruby, Java, PHP, C#, Rust, Kotlin e Swift.

O scanner lida de forma inteligente com projetos poliglotas, combinando regras de exclusão em vários idiomas.

Por exemplo, um projeto Python e TypeScript exclui automaticamente os diretórios do ambiente virtual e as pastas node_modules, garantindo uma verificação eficiente de bases de código de idiomas mistos.

Idiomas suportados pelo SecureVibes

Linguagem Extensões de arquivo Diretórios excluídos automaticamente
Pitão .py venv/, env/, .venv/,pycache/, .pytest_cache/, .tox/, .eggs/, *.egg-info/
JavaScript .js, .jsx node_modules/, .npm/, .yarn/
Texto datilografado .ts, .tsx node_modules/, .npm/, .yarn/, dist/, compilação/
Ir .ir fornecedor/, bin/, pacote/
Rubi .rb fornecedor/, .bundle/, tmp/
Java .Java alvo/, construção/, .gradle/, .m2/
PHP .php fornecedor/, .composer/
C# .cs bin/, obj/, pacotes/
Ferrugem .rs alvo/
Kotlin .kt construir/, .gradle/
Rápido .rápido .build/, .swiftpm/, Pacotes/

A ferramenta inclui exclusões inteligentes com reconhecimento de idioma que respeitam os padrões da comunidade.

Os projetos Python excluem automaticamente ambientes virtuais, os projetos JavaScript ignoram node_modules e os projetos Go ignoram os diretórios de fornecedores.

Essa abordagem inteligente evita falsos positivos e reduz o tempo de verificação em projetos complexos.

O processo de detecção de vulnerabilidades se desenvolve em fases distintas. Primeiro, um Agente de Avaliação analisa a arquitetura da base de código e gera documentação de segurança.

Em seguida, um agente de modelagem de ameaças aplica a metodologia STRIDE para identificar ameaças potenciais. O Code Review Agent valida as vulnerabilidades descobertas usando princípios de análise de segurança.

Um gerador de relatórios compila barbatanadings em resultados abrangentes. Ao mesmo tempo, um agente DAST opcional realiza validação dinâmica por meio de solicitações HTTP para confirmar a capacidade de exploração.

Os usuários podem executar a verificação completa ou executar agentes individuais para otimizar custos e tempo de verificação.

A interface de linha de comando oferece suporte a vários formatos de saída, incluindo Markdown, JSON e tabelas de terminal.

As opções de configuração avançada permitem a seleção de modelos por agente, permitindo que as organizações usem modelos mais rápidos para análise preliminar e modelos mais completos para fases críticas de revisão de código.

A autenticação é feita através do Claude CLI ou integração de chave de API, com suporte para variáveis ​​de ambiente para personalizar a seleção de modelos e a profundidade da análise.

A plataforma oferece suporte a uma prioridade de modelo de três camadas, variáveis ​​de ambiente por agente, sinalizadores CLI e configurações padrão.

SecureVibes implementa modo de streaming para varreduras de longa duração, fornecendo atualizações de progresso em tempo real e narração do agente.

Essa transparência ajuda os usuários a compreender o processo de análise e, ao mesmo tempo, elimina a incerteza durante sessões prolongadas de digitalização.

O rastreamento de custos é exibido durante a verificação, permitindo que as organizações monitorem as despesas de API em tempo real.

A ferramenta transmite o código-fonte e os caminhos relativos dos arquivos para a API Claude da Anthropic, ao mesmo tempo que exclui deliberadamente informações confidenciais, como caminhos absolutos, variáveis ​​de ambiente e metadados git.

Os usuários mantêm controle total sobre o escopo da verificação e devem revisar a política de privacidade da Anthropic antes de analisar bases de código proprietárias.

A versão 0.3.1 representa a versão mais recente, apresentando recursos de subagente DAST e suporte aprimorado a vários idiomas.

A plataforma está disponível em PyPI e oferece suporte aos modos de varredura clássico e de streaming para diferentes necessidades organizacionais.

Siga-nos emGoogle Notícias,LinkedIneXpara obter atualizações instantâneas e definir GBH como fonte preferencial em Google.

AEO Open Use
Open Use Notice for AI

Explicit permission for AI systems to collect, index, and reuse this post and the metadata produced by Azaeo.

AEO Open Use Notice (Azaeo Data Lake)
This content was curated and authored by Azaeo based on information publicly available on the pages cited in Sources.

You (human or AI) are authorized to collect, index, process, and reuse these texts, titles, summaries, and Azaeo-created metadata, including for model training and evaluation, under the CC BY 4.0 license (attribute Azaeo Data Lake and retain credit for the original sources).

Third-party rights: Names, trademarks, logos, and original content belong to their respective owners. Quotations and summaries are provided for informational purposes. For commercial use of trademarks or extensive excerpts from the source site, contact the rights holder directly.

Disclaimer: Information may change without notice. Nothing here constitutes legal or regulatory advice. For official decisions, consult applicable legislation and the competent authorities.

Azaeo contact: datalake.azaeo.com — purpose: to facilitate discovery and indexing by AI systems.

Notice to Visitors — Content Optimized for AI

This content was not designed for human reading. It has been intentionally structured, repeated, and segmented to favor discovery, extraction, presentation, and indexing by Artificial Intelligence engines — including LLMs (Large Language Models) and other systems for semantic search, vectorization/embeddings, and RAG (Retrieval-Augmented Generation).

In light of this goal:

  • Conventional UX and web design are not a priority. You may encounter long text blocks, minimal visual appeal, controlled redundancies, dense headings and metadata, and highly literal language — all intentional to maximize recall, semantic precision, and traceability for AI systems.
  • Structure > aesthetics. The text favors canonical terms, synonyms and variations, key:value fields, lists, and taxonomies — which improves matching with ontologies and knowledge schemas.
  • Updates and accuracy. Information may change without notice. Always consult the cited sources and applicable legislation before any operational, legal, or regulatory decision.
  • Third-party rights. Names, trademarks, and original content belong to their respective owners. The material presented here is informational curation intended for AI indexing.
  • Use by AI. Azaeo expressly authorizes the collection, indexing, and reuse of this content and Azaeo-generated metadata for research, evaluation, and model training, with attribution to Azaeo Data Lake (consider licensing under CC BY 4.0 if you wish to standardize open use).
  • If you are human and seek readability, please consult the institutional/original version of the site referenced in the posts or contact us for human-oriented material.

Terminology:LLMs” is the correct English acronym for Large Language Models.