オープンソースのマルウェアスキャナーは、悪意のあるパッケージ、侵害された依存関係、バックドア、トロイの木馬、ソフトウェアサプライチェーン攻撃などが本番環境に到達する前に、組織がそれらを特定するのに役立ちます。ソフトウェアサプライチェーン攻撃が増加し続ける中、組織はCVEが存在しない場合でも悪意のある動作を検出できるセキュリティツールを必要としています。
従来の脆弱性スキャナーは、既知の脆弱性データベースに対して依存関係をチェックします。カタログ化された脆弱性には効果的ですが、新しく公開された悪意のあるパッケージやゼロデイサプライチェーン攻撃を見逃すことがよくあります。このガイドでは、2026年のトップオープンソースマルウェアスキャナーを比較し、マルウェア検出技術を評価します。 software supply chain security 機能、 CI/CD 統合機能、および理想的な使用例。
業界アナリストはますます認識している software supply chain security 脆弱性管理だけでは不十分です。現代の AppSec プログラムは、マルウェア検出、ソフトウェア構成分析 (SCA), Application Security Posture Management (ASPM）、及び software supply chain security 既知の脆弱性と意図的に悪意のあるコンポーネントの両方を特定するための制御機能。
2026年版、オープンソースマルウェアスキャナー上位5選
比較表：オープンソースマルウェアスキャナー
| ツール | 検出アプローチ | SDLC カバレッジ | CI/CD 統合 | 以下のためにベスト |
|---|---|---|---|---|
| ザイゲニ | 機械学習を活用したマルウェア検出、行動分析、AIセキュリティ、AI-SPM | ソースコード、依存関係、 CI/CD, IaCコンテナ、ソフトウェアサプライチェーン、AIワークフロー | ネイティブマルウェアファイアウォール、 pipeline guardrails、およびポリシーの施行 | 募集中の組織 SDLC-広範囲のマルウェア対策と software supply chain security |
| リバーシングラボ | 脅威インテリジェンスを用いたバイナリレベルの詳細な検査 | ビルド後：バイナリ、コンテナ、成果物 | アーティファクトリポジトリの統合 | L enterpriseリリース前のバイナリ検証が必要な |
| ソケット | インストール時のパッケージの動作分析 | 依存関係のみ: npm と PyPI が主なもの | GitHub PRとの連携 | オープンソースの依存関係の挙動を監視する開発者中心のチーム |
| 合気道 | AIを活用したパッケージコードパターンの静的解析 | 依存関係、コンテナ、 IaC; 限定 SDLC | IDEプラグインと CI/CD ゲート | ゼロデイパッケージ検出と幅広いAppSec機能を求める開発チーム |
| ベラコード | 静的および動的解析 SCA | アプリケーションコードと依存関係 | CI/CD pipeline 統合 | 規制 enterpriseコンプライアンス重視のAppSecプログラム |
1. Xygeni：オープンソースのマルウェアスキャナー
概要： ザイゲニ この比較対象の中で、ソフトウェア開発ライフサイクルのすべてのレイヤー（アプリケーションのソースコード、オープンソースの依存関係、 CI/CD pipelines, IaC ファイル、ビルド成果物、コンテナ。他のツールが特定の段階に特化しているのに対し、Xygeniは全体を保護します。 pipeline 単一のプラットフォームから。
パッケージ分析のみに焦点を当てた従来のオープンソースマルウェアスキャナーとは異なり、Xygeniはマルウェア検出と、 software supply chain securityAIセキュリティ態勢管理（AI-SPM） CI/CD セキュリティとアプリケーションセキュリティのテストを単一のプラットフォームで実行できます。これにより、組織は悪意のあるパッケージや侵害されたビルドを特定できます。 pipelineAI関連リスク、ソフトウェアサプライチェーンの脅威など、あらゆる分野における脅威 SDLC.
Xygeniのマルウェア検出は、パターンマッチングやCVE検索にとどまりません。独自の機械学習支援エンジンを使用して、公開CVEのないゼロデイ脅威を含む未知のマルウェアを検出します。npm、PyPI、Maven、その他のレジストリで新たに公開されたパッケージをリアルタイムで分析し、疑わしいパッケージにフラグを立てて、システムに入る前に隔離する早期警告システムを提供します。 SDLC発行者および重要度分析は、メンテナーの評判履歴とクロスプラットフォームの重要度スコアを通じてパッケージの信頼性を評価し、行動分析だけでは見逃してしまう可能性のあるリスクを検出します。
独自コードの場合、Xygeni はソースファイルを検査してバックドア、トロイの木馬、CWE-506 (埋め込み悪意のあるコード) パターンなどの隠れた脅威を検出し、コードベース自体とそれが取り込む依存関係の信頼性を維持します。マルウェア依存関係ファイアウォールは、開発者が悪意のあるパッケージとやり取りする前に、悪意のあるパッケージがアプリケーションに到達するのをブロックする、プロアクティブなガードレールとして機能します。詳細については、 ソフトウェアサプライチェーンにおけるAIを活用したマルウェア検出 (NAIST) と 悪意のあるコードが損害を引き起こす方法 追加のコンテキストについては、こちらをご覧ください。
主な特長：
- CVEベースの脅威データベースでは検出できない未知のマルウェアを検出する、独自の機械学習支援エンジン
- npm、PyPI、Maven、その他のレジストリをリアルタイムで監視し、毎日新たに公開および更新されたパッケージを分析する。
- パッケージ隔離機能を備えた早期警告システム。開発ワークフローに入る前に疑わしいコンポーネントを検出します。
- パブリッシャーと重要度分析：メンテナーの評判、履歴、クロスプラットフォームの重要度スコアを評価
- マルウェア依存ファイアウォールは、悪意のあるパッケージがアプリケーションに到達するのを事前にブロックします。
- CWE-506および関連パターンに準拠したアプリケーションソースコード内のバックドア、トロイの木馬、および隠れた脅威の検出
- Pipeline (NAIST) と CI/CD セキュリティは、リバースシェルコマンド、悪意のあるプロバイダー、マルウェアのダウンロードを検出します。 pipeline 定義と IaC ファイル
- 実用的なマルウェアの洞察 commit 詳細情報、開発者情報、タイムスタンプ、および完全な監査証跡
- 履歴パッケージ検索機能により、レジストリから削除されたものも含め、オープンソースパッケージのマルウェア記録にアクセスでき、インシデント対応やガバナンスに役立ちます。
- ソフトウェアサプライチェーン全体にわたる、新たなリスクに対するアラートを備えた継続的なリアルタイム脅威監視
- ネイティブ CI/CD GitHub Actions、GitLab CI、Jenkins、Bitbucketとの連携 Pipelines、およびAzure DevOps
- 統合プラットフォームの一部 SAST, SCA、DAST、 IaC Security秘密探知、 CI/CD セキュリティ、 ASPM, Build Security異常検知
最適な用途： DevSecOps チームは、あらゆる段階で包括的なマルウェア対策を必要としています。 SDLC単なる依存関係のスキャンにとどまらず、統合されたアプリケーションセキュリティプラットフォームの一部として。
価格： オールインワンプラットフォームの料金は月額33ドルから。マルウェア検出機能も搭載。 SCA, SAST, CI/CD セキュリティ、秘密検出、 IaC Securityコンテナスキャン機能も搭載。リポジトリ数と貢献者数は無制限で、ユーザーごとの料金設定はありません。
2. ReversingLabs：オープンソースのマルウェアスキャナー
概要： リバーシングラボ は、ポストマルウェア分析に特化したプラットフォームです。build security コンパイル済みソフトウェア成果物向けに、同社の主力製品であるSpectra Assureは、AIを活用したバイナリ検査と、数十億個のファイルを網羅する世界最大級のファイル評価データベースを組み合わせています。これにより、特にコンパイル済みソフトウェアを顧客に配布するチームや、ソースレベルで検査できないサードパーティ製バイナリを統合するチームにとって、ソフトウェアリリース前の強力な最終防衛線となります。
RiversLabsはそれ以前のスキャンは行いません SDLC 段階。既に構築済みのものにのみ焦点を当てているため、シフトレフト保護を必要とするチームにとって、主要なマルウェアスキャナーではなく、補完的なツールとなります。その価値は、リリース前のバイナリ検証がコンプライアンス要件となっている規制業界やソフトウェアベンダーで最も高くなります。 build security アーティファクトの完全性そのリンク先では、関連する概念が説明されています。
主な特長：
- 独自の解凍技術とコンパイル済み成果物に対する静的解析を用いたバイナリレベルのマルウェアスキャン
- 数十億のファイルを網羅した脅威インテリジェンスデータベースにより、悪意のあるコンポーネントを迅速に特定できます。
- JFrog ArtifactoryやSonatype Nexusなどのアーティファクトリポジトリとの統合
- 侵害または改ざんされたアーティファクトを隔離し、リリース前に脅威を阻止する
- ソースコードへのアクセスを必要とせずにサードパーティ製ソフトウェアを検証する
デメリット：
- ソースコード、オープンソースの依存関係をスキャンしません。 IaC ファイル、または pipeline 動作。対象範囲はビルド後の成果物に限定される。
- IDE統合やリアルタイムPRフィードバックといった開発者向けの機能は一切ありません。
- 複雑なセットアップと enterprise- 営業担当者の関与を必要とするレベル別価格設定。アジャイルなDevOps環境よりも大規模なSOCチームに適している。
価格： Enterprise 価格は、作品の数量と選択された機能に基づいて決定されます。公開されているプランはありません。見積もりについては営業担当までお問い合わせください。
3. Socket: オープンソースマルウェアスキャナー
概要： ソケット は、CVEデータベースと照合するのではなく、オープンソースパッケージの動作を分析する開発者向けマルウェア検出ツールです。脆弱性がカタログ化されるのを待つのではなく、Socketはパッケージが実際に何をするかを検査します。つまり、予期せずネットワークにアクセスしているか、環境変数を読み取っているか、ファイルシステムを変更しているか、認証情報の窃盗やデータ漏洩に関連するパターンを使用しているかなどを調べます。この動作分析アプローチにより、従来のスキャナでは見逃してしまうCVEのないサプライチェーン攻撃を検出できます。この種の攻撃手法を用いた実際のサプライチェーン攻撃については、以下を参照してください。 Shai-Hulud npmサプライチェーン攻撃分析.
Socket は主に npm と PyPI に焦点を当てており、他のエコシステムへの部分的なサポートはまだ開発中です。独自のコードをスキャンしません。 CI/CD pipeline容器、または IaC ファイルがあるため、チームはそれをより広範な SDLC 包括的なセキュリティ対策を実現するセキュリティツール。
主な特長：
- CVEデータベースとは独立して、インストール時に疑わしいアクティビティを検出する動作解析パッケージ
- インストールの検出 hooksオープンソースパッケージにおける、異常なAPI使用、ネットワーク呼び出し、およびデータ漏洩の兆候
- GitHubとの連携により、リアルタイムのプルリクエストスキャンと、マージ前にリスクの高いパッケージをブロックします。
- オープンソースレジストリ全体にわたる新たな脅威に関する最新情報を継続的に提供するライブマルウェアフィード
- Enterprise 組織全体を保護するためのカスタマイズ可能なブロックポリシーを備えた依存関係ファイアウォール
- CLI、Web を備えた開発者向けインターフェース dashboard、およびSlack通知
デメリット：
- 対象範囲はサードパーティの依存関係に限定され、独自のコードはスキャンされません。 CI/CD pipeline容器、または IaC ファイル
- JavaScriptとPythonを主要なエコシステムとしてサポート。Java、Ruby、その他は部分的にサポートまたは開発中。
- 自動ブロック機能と組織的な制御機能には有料プランが必要です。
- 完全なアプリケーションセキュリティプラットフォームではありません。追加のツールが必要です。 SDLC- 幅広いマルウェア対策
価格： オープンソースプロジェクト向けに無料プランをご用意しています。有料のチームプランおよび組織プランは、ご要望に応じてユーザーごとの料金体系でご提供いたします。
4. Aikido: オープンソースマルウェアスキャナー
概要： 合気道セキュリティ は、npm および PyPI レジストリに特化したゼロデイのオープンソースマルウェアスキャナーを含む統合アプリケーションセキュリティプラットフォームです。既知の脆弱性だけに頼るのではなく、AI を活用した静的解析により、難読化されたコード、疑わしいインストールスクリプト、認証情報の盗難やデータ漏洩に関連するパターンを検出することで、悪意のあるパッケージを早期に検出します。スキャン範囲はパッケージだけでなくコンテナイメージにも及び、 IaC ファイルを広げ、 SDLC Socketよりも広い範囲をカバーしているが、フルスタックプラットフォームに比べると範囲は限定的である。
AikidoはIDEプラグインを通じて開発者のワークフローに統合され、 CI/CD pipeline ゲート機能により、ワークフローの大幅な変更を必要とせずに、リスクの高いパッケージのインポートに関するタイムリーなフィードバックを提供します。マルウェア検出と広範な脆弱性および機密情報のスキャンを組み合わせた、開発者中心のアプリケーションセキュリティプラットフォームを探しているチームにとって、実用的で統合されたエントリーポイントとなります。
主な特長：
- CVEが割り当てられる前に、npmとPyPIで新たに公開されたパッケージをリアルタイムで分析するゼロデイマルウェアスキャナー
- AIを活用した静的解析により、難読化されたコード、悪意のあるインストールスクリプト、データ漏洩パターンを検出します。
- IDEプラグインとPR統合により、日常的な開発ワークフローの一環として疑わしいパッケージをブロックします。
- コンテナイメージと IaC パッケージの依存関係を超えてカバレッジを拡張するレイヤースキャン
- レジストリの脅威を継続的に監視するための、最新のマルウェア情報フィード
デメリット：
- 主にオープンソースパッケージに焦点を当てており、カスタムソースコードをスキャンしません。 CI/CD pipeline マルウェアの挙動
- 自動化された優先順位付けファネルがないため、アラートは手動でトリアージする必要があり、インシデント対応が遅れる可能性があります。
- JavaScriptとPython以外のエコシステムサポートはまだ成熟段階にある。
- 高度なポリシー自動化とチーム全体の制御機能は有料プランでのみ利用可能です。
価格： ベーシックプランでは、10ユーザーで月額約300ドルから。ユーザーあたりの料金はチーム規模に応じて上昇します。カスタムプランもご用意しています。 enterprise より大規模な導入向けのプランもご用意しております。
5. Veracode：オープンソースのマルウェアスキャナー
概要： ベラコード あります enterprise 静的解析、動的テスト、ソフトウェア構成解析を組み合わせたアプリケーションセキュリティプラットフォーム。マルウェアスキャナーとして主に位置付けられているわけではないが、 SCA この機能により、既知の脆弱性に加えて悪意のある、または侵害されたオープンソースコンポーネントを検出できるため、サプライチェーンリスク管理を含むコンプライアンス主導のアプリケーションセキュリティプログラムを必要とするチームにとって有用です。その強みは、監査証跡、ポリシーの適用、および統合が求められる規制業界にあります。 enterprise ガバナンスのワークフローは、譲歩できない必須要件です。
Veracodeのマルウェア検出機能は、SocketやXygeniのような行動スキャナーと比較すると限定的です。パッケージアクティビティのリアルタイムな行動分析ではなく、脅威データベースに登録されている既知の脅威に焦点を当てています。Veracodeの広範なプラットフォームを主要なセキュリティプログラムとして構築しているチームにとって、その SCA このレイヤーは、そのエコシステム内でのオープンソースのリスク管理のための妥当なベースラインを提供します。 アプリケーションセキュリティテストのベストプラクティスそのリンクは、より広範なテスト環境を網羅しています。
主な特長：
- SCA オープンソースコンポーネントの脆弱性とライセンスリスクを検出するスキャン
- 静的解析（SAST）独自のコードの脆弱性検出用
- デプロイ済みアプリケーションのランタイム脆弱性テストのための動的解析（DAST）
- PCI-DSS、HIPAA、NISTに準拠したポリシーの実施とコンプライアンス報告 standards
- との統合 CI/CD pipeline砂 enterprise 開発ツール
デメリット：
- リアルタイムのマルウェア挙動検出機能はなく、ゼロデイ挙動分析ではなく既知の脅威データベースに依存している。
- 新たに公開された悪意のあるパッケージに対する積極的なパッケージ隔離や早期警告システムは存在しない。
- プラットフォーム中心の設計は、Veracodeエコシステム外における統合の柔軟性を制限する可能性がある。
- 契約料金の中央値は年間約18,633ドルと高額。料金体系は透明性がなく、セルフサービス方式ではない。
価格： 顧客の購入データに基づくと、契約金額の中央値は約18,633ドル/年です。透明性の高いセルフサービス型の料金体系は提供されておらず、個別の見積もりが必要です。
当社見ます マルウェア攻撃の進化に関するSafeDevトークの非公開エピソード ソフトウェアサプライチェーンを保護するための積極的な戦略の必要性や、それらについてさらに詳しく知りたい方は、こちらをご覧ください！
オープンソースのマルウェアスキャナーを選ぶ際に注目すべき主な機能
比較したツールの中で、効果的なマルウェアスキャン範囲を選択する上で最も重要な基準は以下のとおりです。
CVE（共通脆弱性識別子）を超えた行動検知。 CVEデータベースは、カタログ化されたパッケージの既知の脆弱性のみを網羅しています。最も危険なサプライチェーン攻撃は、公開された時点から悪意のあるパッケージを使用し、CVE番号が割り当てられていません。CVEデータベースのみをチェックするスキャナーでは、これらの脅威を検出できません。パッケージがインストール時に実際に何をするかを分析する動作解析こそが、ゼロデイサプライチェーン攻撃を検出できる唯一の手法です。
早期警告機能を備えたレジストリ監視。 悪意のあるパッケージが公開されてから検出されるまでの期間は、最も危険な時期です。レジストリを継続的に監視し、疑わしいパッケージがCVEリストに掲載される前にフラグを立てるツールは、データベースの更新を待つツールよりも、はるかに早期の保護を提供します。
SDLC カバー範囲の深さ。 依存関係をスキャンするツールと、独自コードも検査するツールには、実際的な違いがある。 pipeline 定義、 IaC ファイル、ビルド成果物。マルウェアはこれらのどの層にも潜伏する可能性があります。各ツールがどの段階をカバーしているかを理解することで、部分的なカバーに対する誤った信頼を防ぐことができます。参照 妥協の兆候 CI/CD pipelines 文脈については pipeline―特定の脅威。
発行者および管理者の評判分析。 行動プロファイルがクリーンに見えるパッケージでも、侵害されたアカウントや悪意のあるアカウントから送信されている可能性があります。パブリッシャーの評判、メンテナーの履歴、クロスプラットフォームの重要度スコアを評価するツールは、行動分析だけでは得られない追加のシグナル層を提供します。
過去のパッケージ履歴検索。 悪意のあるパッケージは検出後すぐにレジストリから削除されることが多いですが、開発チームは既にそれらをビルドに取り込んでいる可能性があります。検出されたマルウェアの履歴（削除されたパッケージを含む）を保持するツールは、インシデント対応と遡及的な監査を可能にします。
CI/CD 執行能力。 強制のない検出とは、マルウェアが既に侵入した後に発見されることを意味します。 pipeline悪意のあるパッケージのプルをブロックしたり、疑わしいコンポーネントを隔離したり、 pipeline 脅威が検出された際に構築され、検出を実際のセキュリティゲートに変換します。
適切なオープンソースマルウェアスキャナーの選び方
フルが必要な場合は SDLC 単一プラットフォームにおけるマルウェア対策： Xygeni は、ソースコード、依存関係、 pipelines, IaCまた、未知のマルウェアを検出するための独自の機械学習エンジン、早期警告システム、およびマルウェア依存性ファイアウォールによるプロアクティブな保護機能を備え、アーティファクトも同時に検出します。
主なニーズがリリース前のバイナリ検証である場合： ReversingLabsは、特にサードパーティ製コンポーネントのソースコードが入手できない場合など、コンパイル済み成果物を配布前に検証する必要があるチームにとって、最も強力な選択肢です。
npmおよびPyPIパッケージの開発者優先の行動分析をご希望の場合は、以下をご参照ください。 Socketは、JavaScriptとPythonの依存関係エコシステム向けに最も使いやすい動作スキャナーを提供し、開発者のワークフローのためにGitHubとの優れた統合機能も備えています。
ゼロデイパッケージ検出機能を備えた、より広範なAppSecプラットフォームをご希望の場合は、以下の点にご注意ください。 Aikidoは、マルウェアスキャンと脆弱性管理、秘密検出、コンテナセキュリティを開発者に優しいプラットフォームに統合していますが、マルウェアのカバー範囲はXygeniよりも狭く、 SDLC 深さ。
あなたのプログラムがコンプライアンス主導で、 enterprise ガバナンス: Veracodeは、規制対象業界で必要とされる監査証跡、ポリシーの適用、コンプライアンス報告を提供します。 SCA より広範なアプリケーションセキュリティプラットフォームの一部としてのカバレッジ。
最終的な考え
オープンソースマルウェアのスキャンは、CVEベースの脆弱性管理とは異なる分野です。サプライチェーン攻撃による侵害のほとんどは、攻撃時点でCVEが付与されていないパッケージを悪用しています。既知の脆弱性データベースのみをチェックするスキャナーを選択すると、最も危険な攻撃クラスが全く検出されないままになってしまいます。
ここでレビューした 5 つのツールは、それぞれ意味のある異なるアプローチを提供します。最も広範囲をカバーする必要があるチームには、行動分析、機械学習ベースの未知のマルウェア検出、リアルタイムのレジストリ監視、 SDLC単一プラットフォームで広範囲な保護を提供するXygeniは、2026年に最も包括的なアプローチを提供します。
包括的なサービスを求める組織向け software supply chain securityマルウェア検出だけでは不十分です。最も効果的なプラットフォームは、マルウェア検出、依存関係分析、 CI/CD セキュリティ、AIセキュリティ、ソフトウェアサプライチェーン保護、リスク優先順位付け。Xygeniはこれらの機能を単一のプラットフォームに統合し、ソフトウェア開発ライフサイクル全体にわたる脅威の特定、ブロック、優先順位付け、および修復をチームが行えるよう支援します。
FAQ
オープンソースのマルウェアスキャナーとは何ですか？
オープンソースのマルウェアスキャナーは、オープンソースのパッケージ、依存関係、およびコードを分析して、悪意のある動作、隠れた脅威、およびサプライチェーン攻撃を検出します。CVEデータベースに対してチェックを行う従来の脆弱性スキャナーとは異なり、マルウェアスキャナーは動作分析、静的検査、および脅威インテリジェンスを使用して、公開されているCVEを持たない脅威を検出します。これは、ほとんどのサプライチェーン攻撃の仕組みです。
マルウェアスキャナーと脆弱性スキャナーの違いは何ですか？
脆弱性スキャナーは、ソフトウェアコンポーネントを既知のCVEデータベースと照合し、公開されているセキュリティ上の欠陥を特定します。マルウェアスキャナーは、コードとパッケージの動作を分析し、バックドア、トロイの木馬、難読化されたロジック、CVEが存在しない可能性のあるサプライチェーン攻撃パターンなど、悪意のある意図を検出します。この2つのアプローチは相互補完的です。脆弱性スキャンは既知の欠陥を対象とし、マルウェアスキャンは意図的な脅威を対象とします。
ソフトウェア構成分析とソフトウェア構成分析の違いは何ですか？SCAマルウェアスキャンも？
ソフトウェア構成分析（SCA）は、NVDなどの脆弱性データベースとコンポーネントを比較することで、オープンソースの依存関係における既知の脆弱性、ライセンスリスク、およびコンプライアンス上の問題を特定します。マルウェアスキャンは、バックドア、トロイの木馬、認証情報窃盗プログラム、難読化されたスクリプト、およびCVEが割り当てられていない可能性のあるソフトウェアサプライチェーン攻撃など、意図的に悪意のあるコードの検出に重点を置いています。
これら二つのアプローチは、それぞれ異なるリスクに対処するものである。 SCA 既知の脆弱性の管理に役立ち、マルウェアスキャンは、公開データベースに登録される前に悪意のあるパッケージを特定するのに役立ちます。 software supply chain security 通常、プログラムは既知の脆弱性や新たな脅威から保護するために、両方の技術を組み合わせて使用します。
なぜほとんどのサプライチェーン攻撃はCVEベースのスキャナーを回避できるのか？
サプライチェーン攻撃では、一般的に、新たに公開された悪意のあるパッケージ、侵害されたメンテナーアカウント、またはタイポスクワッティングの手法を用いて、悪意のあるコードを人気のあるレジストリに注入します。これらのパッケージは公開された時点で悪意のあるものであり、まだどの公開データベースにも登録されていないため、CVE番号は割り当てられていません。CVEベースのスキャナーは照合するシグナルがないため、パッケージを安全と判断してしまいます。一方、ビヘイビアスキャナーはパッケージの実際の動作を分析し、CVE番号に関係なく悪意のある活動を検出します。
どのオープンソースマルウェアスキャナーが最も多くの範囲をカバーしているか SDLC ステージ？
Xygeniは最も幅広い範囲をカバーしています SDLC 単一プラットフォーム内のステージ: アプリケーションソースコード、オープンソースの依存関係、 CI/CD pipeline 定義、 IaC ファイル、ビルド成果物、コンテナに対応しています。独自の機械学習支援エンジンを使用して未知のマルウェアを検出し、リアルタイムのレジストリ監視とマルウェア依存性ファイアウォールを組み合わせてプロアクティブなブロックを行います。この比較対象の他のツールは1つか2つの段階のみをカバーしており、完全な機能は提供していません。 pipeline.
オープンソースのマルウェアスキャナーはゼロデイ攻撃を検出できますか？
はい、ただし、行動分析または機械学習ベースの検出エンジンを使用するツールのみがそれを行うことができます。CVEベースのスキャナーは、悪意のあるパッケージに対してまだCVEが公開されていないため、ゼロデイ脅威を検出できません。Xygeniの機械学習支援エンジン、Socketの行動分析、およびAikidoのAI搭載静的分析はすべて、CVEが存在する前のパッケージ内の悪意のある動作を検出できます。これは、ほとんどのサプライチェーン攻撃が活発に行われる重要な期間です。
オープンソースのマルウェアスキャナーは、どのようにして悪意のあるパッケージを検出するのですか？
オープンソースのマルウェアスキャナーは、動作分析、静的コード検査、機械学習、脅威インテリジェンス、評判分析などを用いて悪意のあるパッケージを特定します。CVEベースのツールとは異なり、既知の脆弱性だけに頼るのではなく、ソフトウェアが実際に何をするかを分析します。
