Javasinktracer MCP

🚀 JavaSinkTracer_MCP

関数レベルの汚染解析に基づくJavaソースコードの脆弱性監査ツールJavaSinkTracerは、Model Context Protocol (MCP) を通じてAIアシスタントにセキュリティ分析機能を提供します。

🚀 クイックスタート

1. 依存関係のインストール

pip install -r requirements.txt

2. Claude Desktopの設定

設定ファイルを編集し、MCPサーバーの設定を追加します。

macOS: ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json Windows: %APPDATA%/Claude/claude_desktop_config.json

{
  "mcpServers": {
    "javasinktracer": {
      "command": "python",
      "args": [
        "/path/to/JavaSinkTracer/mcp_server.py"
      ],
      "description": "Javaソースコードの脆弱性監査ツール - 関数レベルの汚染解析に基づく"
    }
  }
}

注意: /path/to/JavaSinkTracer を実際のプロジェクトパスに置き換えてください。

3. Claude Desktopを再起動する

設定が完了したら、Claude Desktopを再起動すると、MCPツールが自動的に読み込まれます。

📺 ビデオデモ

https://www.bilibili.com/video/BV1XrxDz1EvF

✨ 主な機能

脆弱性スキャン

危険な関数（Sink）から外部エントリーポイント（Source）まで逆方向に追跡し、潜在的なセキュリティ脆弱性のチェーンを自動的に検出します。

呼び出しグラフ分析

完全なJavaプロジェクトの関数呼び出し関係グラフを構築し、ファイルやクラスをまたいだ呼び出し追跡をサポートします。

インテリジェント分析

関数レベルの汚染解析に基づき、複雑なシナリオ（スレッド、リフレクション、コールバック）での変数レベルの追跡による断鎖問題を効果的に回避します。

コード抽出

脆弱性チェーン上の各関数の完全なソースコードを自動的に抽出し、人工またはAIによる詳細な分析を容易にします。

🛠️ 利用可能なツール

💻 使用例

例1：全面的な脆弱性スキャン

/path/to/java-project プロジェクトのセキュリティ脆弱性をスキャンしてください

AIは自動的に以下の操作を行います。

1. 呼び出し関係グラフを構築する
2. すべてのタイプの脆弱性をスキャンする
3. 検出された問題を分析して報告する

例2：対象的な検出

プロジェクトにSQLインジェクションとコマンド実行の脆弱性があるかどうかを確認してください

AIは特定のタイプの脆弱性（SQLI、RCE）をスキャンします。

例3：詳細分析

この脆弱性チェーンは本当の脆弱性ですか？呼び出しチェーンのソースコードを分析してください

AIは完全な呼び出しチェーンのコードを抽出して分析します。

🛡️ サポートされる脆弱性タイプ

• RCE - リモートコード実行 (CWE-78)
• SQLI - SQLインジェクション (CWE-89)
• XXE - XML外部エンティティ注入 (CWE-611)
• SSRF - サーバーサイドリクエスト偽造 (CWE-918)
• PATH_TRAVERSAL - パストラバーサル (CWE-22)
• DESERIALIZE - 逆シリアル化脆弱性 (CWE-502)
• XPATH_INJECTION - XPathインジェクション (CWE-643)
• TEMPLATE_INJECTION - テンプレートインジェクション (CWE-94)
• JNDI_INJECTION - JNDIインジェクション (CWE-74)
• REFLECTION_INJECTION - リフレクションインジェクション (CWE-470)
• LOG_INJECTION - ログインジェクション (CWE-117)
• CRYPTO_WEAKNESS - 暗号化アルゴリズムの弱点 (CWE-327)

🎛️ サポートされるフレームワーク

• Spring Boot / Spring MVC
• MyBatis / Hibernate / JPA
• Fastjson / Jackson / Gson
• OkHttp / Apache HttpClient
• Freemarker / Velocity / Thymeleaf
• Log4j / SLF4J

🔧 技術詳細

関数レベルの汚染解析

従来のSASTツールの「変数レベル」の汚染解析とは異なり、このツールは「関数レベル」の汚染解析を採用しています。

• 利点：スレッド呼び出し、リスナーコールバック、リフレクション呼び出しなどのシナリオでの断鎖問題を効果的に回避します。
• トレードオフ：誤検知が発生する可能性があり、AIまたは人手によるさらなる分析と確認が必要です。

分析フロー

1. Javaソースコードを解析し、ASTを構築する
2. すべてのクラスとメソッドの情報を抽出する
3. 関数呼び出し関係グラフを構築する
4. Sinkポイント（危険な関数）から逆方向に追跡する
5. Sourceポイント（外部エントリーポイント）に到達する呼び出しチェーンを識別する
6. パラメータのない関数をフィルタリングする（制御不能な変数を除外する）
7. 呼び出しチェーン上のすべての関数のソースコードを抽出する

⚙️ 設定説明

ルールファイル

ルール設定ファイルは Rules/rules.json にあり、以下を含みます。

• sink_rules: 危険な関数のルール（例: Runtime.exec）
• source_rules: 外部入力ソース（例: HttpServletRequest.getParameter）
• sanitizer_rules: 浄化関数（例: StringEscapeUtils.escapeHtml）

カスタムルール

実際のニーズに応じて rules.json を編集し、新しいSink、Source、またはSanitizerルールを追加することができます。

{
  "sink_rules": [
    {
      "sink_name": "CUSTOM_VULN",
      "sink_desc": "カスタム脆弱性タイプ",
      "severity_level": "High",
      "cwe": "CWE-XXX",
      "sinks": [
        "com.example.DangerousClass:dangerousMethod"
      ]
    }
  ]
}

⚡ パフォーマンス最適化

キャッシュメカニズム

• プロジェクトを初めて分析するときにASTと呼び出しグラフを構築します。
• その後の呼び出しでは自動的にキャッシュを再利用し、大幅に速度を向上させます。
• キャッシュキー: project_path:rules_path

軽量モード

find_vulnerabilities ツールはデフォルトで軽量モードを使用します。

• 脆弱性チェーンの情報のみを返します。
• ソースコードをすぐには抽出しません。
• 必要な場合は analyze_vulnerability_chain を使用して詳細なコードを取得します。

❓ よくある質問

ツールが読み込まれない場合

1. 設定ファイルのパスが正しいか確認してください。
2. すべてのPython依存関係がインストールされていることを確認してください。
3. Claude Desktopの開発者ツールのログを確認してください。

分析速度が遅い場合

• 大規模なプロジェクトを初めて分析する場合は、ASTを構築するのに時間がかかります。
• キャッシュを使用すると速度が大幅に向上します。
• 最初に build_callgraph を呼び出してキャッシュを事前に読み込むことができます。

結果に誤検知がある場合

• 関数レベルの汚染解析では一定の誤検知が発生する可能性があります。
• analyze_vulnerability_chain を使用してソースコードを確認してください。
• AI分析または人手による確認を行って、脆弱性の真実性を確認してください。

🚧 拡張開発

新しいMCPツールの追加

mcp_server.py を編集します。

@app.list_tools()
async def list_tools() -> list[Tool]:
    return [
        Tool(
            name="your_tool",
            description="ツールの説明",
            inputSchema={...}
        )
    ]

@app.call_tool()
async def call_tool(name: str, arguments: Any):
    if name == "your_tool":
        # あなたのツールのロジックを実装する
        pass

📚 関連リソース

• 詳細な使用ガイド: MCP_GUIDE.md を参照してください。
• 原理説明: README.md を参照してください。
• 最適化ログ: UPGRADE_SUMMARY.md を参照してください。

🙏 謝辞

JavaSinkTracerの開発者 Tr0e さんに感謝します。

📄 声明

このプロジェクトは学習と研究目的でのみ使用されることを想定しており、商業または違法な用途には使用しないでください。このプロジェクトを使用することによって生じるすべての結果については、使用者が責任を負います。