OSS Scanner（オーエスエス・スキャナー）は、Anthropicが2026年10月8日に発表した、オープンソースソフトウェア向けのオプトイン型脆弱性スキャンサービスで、参加したプロジェクトに同社の最強モデルによる定期的なセキュリティスキャンを無償で提供するものです。
室谷代表取締役OSS Scannerは、Anthropicが2026年10月8日に発表したオプトイン型の脆弱性スキャンサービスなんですよね。参加したオープンソースプロジェクトに対して、Anthropicの最強モデルが定期的にセキュリティスキャンを行って、しかもそれが無償だという話です。
テキトー教師DotAI 認定講師単に「AIがコードを読む」という話じゃないんですよ。発表時点で既に77件のクリティカル、803件の高重大度というモデル評価の指摘をメンテナに報告済みで、スキャンはまだ継続中だとされています。
いきなり実績付きで出てきたのが面白いところです。
いきなり実績付きで出てきたのが面白いところです。
室谷代表取締役しかも初週でいきなりcurlの重大バグを見つけているんですよね。これはただの発表じゃなくて、実弾を撃ってきたなという印象です。
テキトー教師DotAI 認定講師ここは整理しておきたいですね。Anthropicの公式発表と公式FAQで語られている範囲をまとめると、こういう構造です。
- 名称: OSS Scanner
- 提供元: Anthropic
- 発表日: 2026年10月8日
- 形態: オプトイン（希望するプロジェクトが申請して参加）
- 費用: 無償（コストはAnthropicが全額負担）
- スキャン主体: Anthropicの最強モデル（Claude Mythosを含む）
- レポート内容: 再現コード、脆弱性の説明、可能な場合の修正パッチ
- 位置づけ: 既存のCVD（協調的脆弱性開示）を補完する「高速ルート」
室谷代表取締役なるほど、既存の人手レビュー付き開示とは別枠の速報ルートとして設計されているわけですね。MYUUUでもOSSは使っていますけど、脆弱性レポートが届いても「本当に再現するのか」の確認に一番時間がかかるので、PoCが最初から付いてくるのは実務的にかなり効きます。
AnthropicのOSS Scannerとは？無償で脆弱性スキャンを行う新サービス
OSS Scannerが生まれた背景と経緯
- 昨年初めCyberGymでの脆弱性発見率は20%未満言語モデルの脆弱性発見能力はまだ低かった
- 今年CyberGymでの発見率が85%超にこの1年で言語モデルの脆弱性発見能力が急速に伸びた
- 過去6カ月29,000件超の候補脆弱性を発見ただし人手でレビューできたのは約6,000件にとどまる
- その後メンテナから「検証前でも全部送ってくれ」との要望人手の検証能力が律速になっている状況を受け、約5,000件を直接送付
- 現在OSS Scannerとして正式サービス化Project Glasswingの実践知をオプトイン型サービスに。最強モデルによる定期スキャンを無償提供
テキトー教師DotAI 認定講師公式FAQの定義をそのまま読むと、OSS Scannerは「Anthropicがオープンソースリポジトリのセキュリティ脆弱性をスキャンするサービス」で、Project GlasswingでClaudeを使って脆弱性を見つけた経験を踏まえたオプトイン型だと書かれています。参加したプロジェクトは、最強モデルによる定期的なスキャンを無償で受けられる、と。
室谷代表取締役Project Glasswingというのは、AnthropicがClaudeで脆弱性探索をやってきた取り組みですね。その実践知をそのままOSS向けサービスに落としたのがOSS Scannerという理解でよさそうです。
テキトー教師DotAI 認定講師発表ブログでは、言語モデルの脆弱性発見能力がこの1年で急速に伸びたことも背景として挙げられています。CyberGymという学術ベンチマークでは、昨年初めは20%未満だった発見率が、今年は85%超になったと。
だからメンテナが受け取るレポートも「スロップ（低品質な大量報告）」から高品質なバグ報告に変わってきた、という説明です。
だからメンテナが受け取るレポートも「スロップ（低品質な大量報告）」から高品質なバグ報告に変わってきた、という説明です。
室谷代表取締役そこは大事で、AIが脆弱性を見つける時代になったというより、見つけたものをどう届けるかの設計がボトルネックになったということなんですよね。Anthropic自身が「人手の検証能力が律速になっている」と書いているのが正直で面白いです。
テキトー教師DotAI 認定講師実際、過去6カ月で29,000件超の候補脆弱性を発見したものの、人手でレビューできたのは約6,000件にとどまったと。そこでメンテナ側から「検証前でも全部送ってくれ」という要望が相次ぎ、既に約5,000件を直接送付したという経緯があります。
OSS Scannerはその流れを正式なサービスにしたものですね。
OSS Scannerはその流れを正式なサービスにしたものですね。
室谷代表取締役つまり「速さ」を売りにした高速ルートなんですよね。ただし公式FAQには、この高速ルートのレポートは完全にモデル生成で人によるレビューがないため、誤りを含む可能性があるとはっきり書かれています。
ここは参加判断の前提になります。
ここは参加判断の前提になります。
OSS Scannerでできること——PoCとパッチ付きレポートが届く仕組み
OSS Scannerがメンテナに届けるもの・仕組み
バグレポートの束
初回登録後にスキャンが走り、メールでバグレポートが届く
自己完結した再現コード
各レポートに再現コードと脆弱性の説明を同梱
混入時期の二分探索
可能な場合はバグがいつ入り込んだかを二分探索
修正候補パッチ
可能な場合は修正候補パッチも含まれる
定期スキャン
新たな脆弱性や見逃しを検出。頻度はプロジェクト数や利用状況で変動
GPG暗号化
公開鍵を設定すればレポートメールを暗号化。ただし追加CC不可で主連絡先のみ
隔離された保管
レポートはAnthropicのセキュリティスタッフのみアクセス可能なロックダウン済みクラウドで保持
堅牢なサンドボックス実行
スキャンエージェントはインターネットアクセスを完全無効化した環境でのみ実行
テキトー教師DotAI 認定講師メンテナが受け取るものは公式FAQに具体的に書かれています。まず初回登録後にスキャンが走り、パイプラインにはバグの再確認、パッチ提案、根本原因分析を行うエージェントが含まれると。
そしてメンテナにはメールでバグレポートの束が届きます。
そしてメンテナにはメールでバグレポートの束が届きます。
室谷代表取締役発表ブログの方には、各レポートに自己完結した再現コード、脆弱性の説明、可能な場合はそのバグがいつ入り込んだかの二分探索、そして修正候補パッチが含まれると書かれています。これは実務でかなり助かるやつです。
テキトー教師DotAI 認定講師さらに初回スキャンの後も、前回以降に混入した新しい脆弱性や、過去のスキャンで見逃したものを見つけるために定期的にスキャンが走ると。頻度はパイプライン内のプロジェクト数や利用状況などで変わり得るとされています。
室谷代表取締役レポート形式も将来変わる可能性があると。まずはメールで始めるけど、別の媒体に移るかもしれない、と書かれていますね。
あと地味に嬉しいのが、GPG公開鍵を設定すればレポートメールを暗号化できる点です。ただしGPG鍵を使う場合は追加CCは指定できず、主連絡先にのみ送られる仕様です。
あと地味に嬉しいのが、GPG公開鍵を設定すればレポートメールを暗号化できる点です。ただしGPG鍵を使う場合は追加CCは指定できず、主連絡先にのみ送られる仕様です。
テキトー教師DotAI 認定講師セキュリティレポートの受け渡しとしては妥当な設計ですよね。データの扱いについても公式FAQに記載があり、レポートはAnthropicのセキュリティスタッフだけがアクセスできる隔離されたロックダウン済みのクラウドプロジェクトで保持され、スキャンエージェントはインターネットアクセスを完全に無効化した堅牢なサンドボックス内でのみ実行される、と。
室谷代表取締役スキャン対象のコードが外部に漏れない前提がきちんと説明されているのは、メンテナが安心して申請するための最低条件ですからね。
OSS Scannerの使い方・申請方法——メンテナが参加するには
OSS Scanner 参加申請の流れ
- 01project.yaml を作成projects/<project>/project.yaml を追加。テンプレートあり
- 02必須項目を記入repo（ブランチ指定可）、primary_contact、Dockerfile（リポジトリからの相対パス）
- 03任意項目を設定auto_ccs / homepage / threat_model / pgp / disabled
- 04Dockerfileを整備依存関係のインストールはDockerfile側で実施（ビルド時のみネットワーク可、スキャンはネットワークなし）
- 05tools/validate.py で検証PRを出す前に設定ファイルをチェック
- 06GitHubにPRを提出anthropics/oss-scanner リポジトリへコアメンテナがPR
- 07人間によるレビューアカウント・メールの正当性、セキュリティ連絡先、Dockerfileのスコープを確認
- 08受け入れ後ビルドAnthropic側インフラでビルド。失敗時はメール通知で修正可能
テキトー教師DotAI 認定講師申請方法は公式FAQに手順が明記されています。プロジェクトのコアメンテナが、GitHubのanthropics/oss-scannerリポジトリに対してPRを出し、projects/
室谷代表取締役設定ファイルの中身も決まっていて、必須なのはrepo（クローンするgitリポジトリのリンク、ブランチ指定も可）、primary_contact（主連絡先のメールアドレス）、Dockerfile（依存関係をインストールしてビルドする環境定義、リポジトリからの相対パス）の3つですね。
テキトー教師DotAI 認定講師任意項目も整理しておくとこうです。
- auto_ccs: レポートをCCする追加メールアドレス
- homepage: プロジェクトのホームページ
- threat_model: スキャナへの要望を書いた脅威モデルファイルのパス
- pgp: レポートメールを暗号化するGPG公開鍵
- disabled: trueにするとレポート配信を停止（後で再開可能）
室谷代表取締役Dockerfileはネットワークアクセスありでビルドされ、その後のスキャン実行はネットワークなしで行われると。だから依存関係のインストールはDockerfile側で済ませておく必要があるわけですね。
公式FAQでも、ビルドしたコンテナ内でテストが通るか確認することが推奨されています。
公式FAQでも、ビルドしたコンテナ内でテストが通るか確認することが推奨されています。
テキトー教師DotAI 認定講師PRを出す前にtools/validate.pyで設定ファイルを検証できると。受け入れ後はAnthropic側のインフラでビルドを試み、失敗したらすぐメールが来るので修正できる、という流れです。
室谷代表取締役threat_modelファイルが地味に面白くて、テストすべきコードの範囲、敵対的入力として扱うべき入力、スコープ外として無視すべきもの、重大度の分類基準、パッチの作り方の方針、重複排除の粒度まで自由に書けると。フォーマットの指定はなく、毎回のスキャンの間に書き換えてもいいとされています。
テキトー教師DotAI 認定講師つまりプロジェクト側が「うちの事情」をAIに教え込めるわけです。これは講座で受講生さんによく言うんですが、AIに作業させるコツは前提条件を明示することなので、その思想がそのままサービス設計に入っているなと感じます。
室谷代表取締役あと見逃せないのが、申請は人間がレビューするという点です。GitHubアカウントやメールが本当にコアメンテナのものかを確認し、送信先のセキュリティ連絡先がSECURITY.mdなどに載っている正当な窓口かを検証すると。
不確かな場合は別経路で連絡したり独立したデータ源で確認したりすると書かれています。
不確かな場合は別経路で連絡したり独立したデータ源で確認したりすると書かれています。
テキトー教師DotAI 認定講師レポート送信前にも再確認があるので、資格を失ったメンテナには結果が届かない仕組みです。Dockerfileについても、意図したリポジトリを設定していて対象プロジェクトにスコープが限定されているかを人手で確認し、実行ごとにDockerfileが変わった場合は次の実行前にレビューすると。
レポートが依存関係ではなく対象プロジェクトの脆弱性に対応しているかは、ハーネスが自動検証するとされています。
レポートが依存関係ではなく対象プロジェクトの脆弱性に対応しているかは、ハーネスが自動検証するとされています。
室谷代表取締役誤爆で他プロジェクトのコードをスキャンしてしまう事故を防ぐ設計が、かなり丁寧に入っている印象です。
OSS Scannerは無料？対象プロジェクトの条件と日本からの利用
テキトー教師DotAI 認定講師費用については公式FAQに「no cost」、つまり無償と明記されていて、発表ブログでもコストはAnthropicが全額負担すると書かれています。商用製品のClaude Securityとは別枠で、OSS向けは全コストをAnthropicが持つという整理です。
室谷代表取締役日本からの利用可否についてですが、公式ページには地域制限の記載は確認できませんでした。現時点では明らかにされていない、という扱いが正確だと思います。
申請はGitHub上のPRなので、リポジトリが公開されていれば地理的な手続きは特に出てこない形ですね。
申請はGitHub上のPRなので、リポジトリが公開されていれば地理的な手続きは特に出てこない形ですね。
テキトー教師DotAI 認定講師対象プロジェクトの条件は、OSS-Fuzzに類似した基準を採用すると書かれています。ざっくり言うと、インフラとユーザーの安全に重大な影響を与える確立されたプロジェクトで、個別に判断されるというものです。
室谷代表取締役具体的に見る要素もFAQに列挙されています。リモート攻撃への露出（信頼できない入力を処理するライブラリなど）、依存しているユーザーや他プロジェクトの数、プロジェクトの年齢と更新頻度、OpenSSFのクリティカリティスコア、一般的に認められたオープンソースライセンスを使っているか、スターやフォーク、利用統計、どのセクターにとってセキュリティ上重要か、必須項目の記入 completeness などですね。
テキトー教師DotAI 認定講師除外例も明確です。できたばかりの新規プロジェクトは通常対象外。
フォークも、元プロジェクトと明確に異なり独立して条件を満たす場合を除いて通常はスキャンしないとされています。
フォークも、元プロジェクトと明確に異なり独立して条件を満たす場合を除いて通常はスキャンしないとされています。
室谷代表取締役あと重要な注意として、このサービスは「検証済みの高重大度・クリティカルな脆弱性レポートに既に対応できているプロジェクト」向けだと書かれています。レポート過多で疲弊しているプロジェクトには向かない、という正直な但し書きですね。
テキトー教師DotAI 認定講師メンテナ向けの追加支援も用意されています。Claude for OSSはClaude Max 20xの無償サブスクリプションを提供して脆弱性修正を支援するもの、Cyber Verification Programは資格を満たすセキュリティ専門家に高度なサイバー能力と緩和されたブロッキング分類器を提供するものだと説明されています。
室谷代表取締役このあたりのプログラム群は、やはりAnthropic Cyber Missionとは？OSS Scannerと重要インフラ防衛プログラムで解説している内容とつながってくるので、あわせて読むと全体像が掴みやすいと思います。
curlのCVE-2026-92392発見が示すもの——AIスキャンの実力と限界
テキトー教師DotAI 認定講師ここが今回の発表で一番具体的な実績です。curlの作者Daniel Stenberg氏のブログによると、curl 8.23.0で修正されたCVE-2026-92392は「HTTP/2アップロードのuse-after-free」で、重大度はHIGH。
同氏は「長い間でcurl最悪級の脆弱性の一つ」と評しています。
同氏は「長い間でcurl最悪級の脆弱性の一つ」と評しています。
室谷代表取締役use-after-freeはC言語のようなメモリ安全でない言語の古典的バグで、解放済みのメモリを指すポインタを誤って使い続けるものですね。HTTP/2は多重化プロトコルなので、複数の転送を同じ接続で同時に扱う必要があり、そこでハンドルの寿命管理を誤るとこうなる、と。
テキトー教師DotAI 認定講師Stenberg氏の説明を整理すると、攻撃成立にはかなり多くの条件が必要です。被害者が悪意あるサーバーに実際にアップロードを試みること、アップロードサイズがおよそ135KB程度であること、攻撃者がcurlのアーキテクチャを知っていること、特定のアロケーション順序とサイズのパターンを満たすこと、nghttp2やOpenSSL/TLS 1.3の挙動も絡むこと、ペイロード格納領域が約23バイトと小さいこと。
だから最悪の結果はクラッシュが最もあり得る形で、攻撃成功の可能性は低いと見積もられています。
だから最悪の結果はクラッシュが最もあり得る形で、攻撃成功の可能性は低いと見積もられています。
室谷代表取締役ただ理論上はリモートコード実行に至り得る、と。だからHIGH評価なんですね。
そしてこのバグはAnthropicのLuna Tong氏がOSS Scannerを使って発見したと明記されています。
そしてこのバグはAnthropicのLuna Tong氏がOSS Scannerを使って発見したと明記されています。
テキトー教師DotAI 認定講師対応の速さも印象的です。9月15日に提出されてから数時間でcurlのセキュリティチームが確認し、リリース周期を8週から6週に短縮して8.23.0に修正を載せたと。
室谷代表取締役ここで冷静に見ておきたいのが限界の方です。OSS Scannerのレポートは完全にモデル生成で人によるレビューがないため、誤りを含む可能性があると公式に明記されています。
Anthropicが専門のペネトレーションテスターに97件のクリティカル／高重大度の指摘を確認させたところ、85件（88%）がCVD基準を満たし、残り12件のうち11件は実在するが既知の重複、誤検知は1件だけだったと。
Anthropicが専門のペネトレーションテスターに97件のクリティカル／高重大度の指摘を確認させたところ、85件（88%）がCVD基準を満たし、残り12件のうち11件は実在するが既知の重複、誤検知は1件だけだったと。
テキトー教師DotAI 認定講師一方で、メンテナからは重大度の評価が過大だったり、プロジェクトの脅威モデルをスキャナが誤解していたりする指摘もあると書かれています。数字が良いからといって無条件に信じるのではなく、プロジェクト側の検証は前提ということですね。
室谷代表取締役公開ポリシーも独特です。公式FAQによると、検証前の指摘には90日間の協調的開示期間を設けないと。
誤検知を含む可能性があるのに、メンテナに全部丁寧に読めと強いるのは不適切だという判断です。ただし後から人手で検証された場合は、検証通知から90日を起点にCVDポリシーで開示され得ると。
将来スキャナの性能に自信が持てたら一部の高重大度報告に開示期間を課す可能性があるが、その際は十分な事前通知とオプトアウトの機会を用意するとされています。
誤検知を含む可能性があるのに、メンテナに全部丁寧に読めと強いるのは不適切だという判断です。ただし後から人手で検証された場合は、検証通知から90日を起点にCVDポリシーで開示され得ると。
将来スキャナの性能に自信が持てたら一部の高重大度報告に開示期間を課す可能性があるが、その際は十分な事前通知とオプトアウトの機会を用意するとされています。
テキトー教師DotAI 認定講師この設計は賛否があると思いますが、少なくとも「未検証のものを未検証と明示して速く届ける」という誠実さはありますよね。
室谷代表取締役あと公式FAQには、パッチを当てた際にコミットメッセージなどへレポートIDを添えてほしいというお願いも書かれています。必須ではないけど、どの脆弱性を正しく当てられたかの追跡に使うと。
こういう計測設計はサービスを改善していく前提として賢いなと思います。
こういう計測設計はサービスを改善していく前提として賢いなと思います。
なぜAnthropicはOSSに無償提供するのか——背景と狙い
テキトー教師DotAI 認定講師公式FAQには、OSS Scannerの狙いがはっきり書かれています。Claude Securityが企業向けの商用製品であるのに対し、OSS Scannerはオープンソースのメンテナに「より大きな防御上の優位」を与えることを目的にしていると。
室谷代表取締役具体的には、通常よりトークンを多く消費する実験的なハーネスも適用して、より深いバグまで見つけると書かれています。商用製品とは別の技術投資をしているわけですね。
テキトー教師DotAI 認定講師背景としては、OSSが他のすべてのソフトウェアにとって critical だという認識があります。curlのように無数のアプリや機器に組み込まれる基盤ライブラリの脆弱性は影響が広範に及ぶので、そこを守ることが結果的にエコシステム全体の防御になる、という論理です。
室谷代表取締役あとはAnthropic自身の学習ループもあるでしょうね。実プロジェクトでスキャンを回し、メンテナのフィードバックを得てモデルとハーネスを改善する。
公式FAQにも「モデルが改善するにつれてサービスを改善し続ける」と書かれています。無償提供は社会貢献であると同時に、実運用データを集める場でもあるわけです。
公式FAQにも「モデルが改善するにつれてサービスを改善し続ける」と書かれています。無償提供は社会貢献であると同時に、実運用データを集める場でもあるわけです。
テキトー教師DotAI 認定講師GoogleのOSS-Fuzzに触発されたと明記されている点も見逃せません。ファザーによるOSS脆弱性探索という先例があり、それを言語モデルでやるのがOSS Scannerという位置づけです。
室谷代表取締役既存のセキュリティスキャンツールとの違いについては、今回のソースではOSS-Fuzz以外の具体的な他社ツール名や比較数値は示されていません。現時点では明らかにされていない、と正直に書くのが正確ですね。
テキトー教師DotAI 認定講師そこは注意が必要です。AI活用の意義としては、再現コード付きで届くこと、パッチ候補が付くこと、根本原因の分析や二分探索が含まれること、そして定期的に走り続けることが公式に説明されているポイントです。
室谷代表取締役個人的には、メンテナが「全部送ってくれ」と求めたという事実が一番興味深いんですよね。つまり現場は、検証済みで少量より、未検証でも大量で速い方を選んだ瞬間がある。
AIによる脆弱性発見が実用段階に入ったことを示す象徴的な話だと思います。
AIによる脆弱性発見が実用段階に入ったことを示す象徴的な話だと思います。
テキトー教師DotAI 認定講師受講生さんからも「AIのセキュリティレポートは信じていいのか」とよく聞かれますが、今回の事例は「信じるかどうか」ではなく「どう検証するか」を設計する時代になったことを示しています。PoCがあれば検証コストは下がる、というのがAnthropicの賭けですね。
室谷代表取締役参加を検討するプロジェクトは、まず自プロジェクトがOSS-Fuzz類似の基準を満たすか、レポートをさばく余力があるか、そしてthreat_modelファイルに何を書くかを考えるところから始めるのがよさそうです。
よくある質問
テキトー教師DotAI 認定講師最後に、公式FAQや発表ブログで裏が取れる範囲でよくある疑問を整理しておきます。
Q. OSS Scannerは本当に無料ですか？
室谷代表取締役公式FAQに無償と明記されていて、発表ブログでもコストはAnthropicが全額負担すると書かれています。商用のClaude Securityとは別枠です。
Q. 誰でも申請できますか？
テキトー教師DotAI 認定講師コアメンテナがGitHubリポジトリにPRを出して申請します。ただし対象はOSS-Fuzzに類似した基準を満たす、インフラとユーザー安全に重大な影響を持つ確立されたプロジェクトで、個別判断です。
新規プロジェクトや通常のフォークは対象外とされています。
新規プロジェクトや通常のフォークは対象外とされています。
Q. レポートの精度はどのくらいですか？
室谷代表取締役専門家が97件のクリティカル／高重大度指摘を確認した初期検証では、85件（88%）がCVD基準を満たし、誤検知は1件でした。ただしレポートは完全にモデル生成で人によるレビューがないため、誤りを含む可能性があると公式に明記されています。
Q. 検出された脆弱性は公開されてしまいますか？
テキトー教師DotAI 認定講師検証前の指摘には90日の協調的開示期間を設けない方針です。後から人手で検証された場合は、検証通知から90日を起点にCVDポリシーで開示され得ます。
Q. 配信を止めたいときは？
室谷代表取締役設定ファイルにdisabled: trueを追加するPRを出せば一時停止でき、プロジェクトディレクトリを削除するPRで完全に外れられます。オプトアウト後は通常のCVDプロセスのレポートのみに戻ります。
Q. どのモデルがスキャンしていますか？
テキトー教師DotAI 認定講師公式には「最強のモデル」で、Claude Mythosを含むと書かれています。個々の検出をどのモデルが担当したかの詳細は現時点では明らかにされていません。
室谷代表取締役全体として、OSS Scannerは「AIが脆弱性を見つける」段階から「AIが見つけたものをどう安全に届け、どう検証するか」という運用設計の段階に議論を進める発表だと思います。curlの一件が示すように、当たれば極めて大きな価値がある。
だからこそ、未検証であることを明示する設計と、オプトアウトできる自由がセットになっているわけですね。
だからこそ、未検証であることを明示する設計と、オプトアウトできる自由がセットになっているわけですね。
テキトー教師DotAI 認定講師メンテナの方は、まず公式FAQの対象条件とproject.yamlのテンプレートを確認するところから始めると、無駄なく判断できると思います。
