cvENGINEとは？
cvENGINE は、メンテナー 1 人（hevnsnt）によるセルフホスト型の外部アタックサーフェス評価ツールで、reNgine 2.x の フォークです。ドメイン、アドレス範囲、URL を追加すると、bbot、naabu、証明書の透明性ログの監視、nmap でサブドメイン、証明書、アドレス、ポートを見つけます。見つけたものを CISA KEV、ENISA EUVD、VulnCheck KEV、EPSS、Exploit-DB、Metasploit が警告する CVE と照合し、Nuclei、nmap、バナーの調査で各一致の再現を試みます。その周りに、自分のインベントリに対する Shodan 風の検索、変更のタイムライン、PDF レポート、HackerOne、Bugcrowd、Intigriti、YesWeHack のスコープを読み込むバグバウンティ用ワークベンチ、REST API、MCP サーバーがあります。
どの CVE にも、モデルが関わる前に固定の評価が付きます。fire（既知の悪用、公開エクスプロイト、CVSS 9.0 以上、または EPSS 0.1 以上かつ CVSS 7.0 以上）、smoke（CVSS 7.0 または EPSS 0.1）、ice のいずれかです。その後、Anthropic、OpenAI、OpenRouter、またはローカルの Ollama、LM Studio、vLLM サーバーのモデルが検出結果をトリアージし、検証を計画します。モデルがなくても、発見、照合、検証は動きます。別の Docker クライアントである Sentinels は、他のネットワークからスキャンします。サーバー自体が決してスキャンしないプライベートネットワークも対象です。Greenbone の OpenVAS はオプションのアドオンで、デフォルトでは無効です。
リポジトリは 2026 年 10 月 24 日に作成され、ライセンスは GPL-3.0、スターは約 547、フォークは 89 です。最初の 1 週間で 724 件のコミットと 10 回のリリースがあり、10 月 25 日の v1.0 から 10 月 30 日の v1.3.1 まで進みました。GitHub に載っているコントリビューターは 2 人で、hevnsnt が 421 件、Claude が 295 件のコミットです。Linux 上で 1 つの Docker Compose スタ ック（Django 5.2、PostgreSQL 18）として動き、最低 4 GB の RAM が必要です。
cvENGINEは使う価値があるか？
cvENGINE は、発見、悪用状況で順位付けした CVE の照合、証拠の確認という、商用のアタックサーフェスプラットフォームが料金を取る作業を、1 つの無料の Docker スタックにまとめています。ドキュメントは、多くのベンダーよりも自らの欠点について率直です。足を引っ張っているのは若さです。プロジェクトは公開から 1 週間で、reNgine 2.x のフォークを 7 日間で 724 件のコミットという速さで作り直したものです。自身の比較ページでも「数日で書かれ、テストははるかに少ない」と述べています。GitHub はそのうち 295 件のコミットを Claude としているので、コードの多くは AI エージェントが書き、1 人のメンテナーがレビューしたことになります。
最もよく設計されているのは、モデルとルールの役割分担です。fire、smoke、ice は 1 つのファイルにある固定のルールから決まり、モデルが CVE を見る前に適用されます。一致とみなすには、製品に加えて、影響範囲として限定されたバージョン内であることが必要です。製品名だけでは何にも一致しません。その後のトリアージで検出結果は confirmed、likely、needs validation に分類されますが、テンプレートのヒットや応答したデータベースのような確かな証拠は、モデルがそれより下げられない下限を設けます。モデルだけで検出結果を確定させることはできません。パイプラインのドキュメントによると、トリアージのプロンプトには、ホスト名を伏せた整理済みの証拠（製品、バージョン、アドバイザリの範囲、テンプ レート ID）が含まれ、検出レコードの下書きを作るモデルが見るのはフィードのテキストだけです。さらに踏み込む段階が 2 つあります。Validate では今やモデルに特定ホストの検証計画を依頼しており、Network Level Authentication のない RDP サーバーから取得したログイン画面は、画像としてモデルに送られます。自分の弱点のインベントリを扱うなら、Ollama、LM Studio、vLLM によるローカルモデルを使えば、そのすべてを自分のハードウェア内に留められます。
「読み取り専用」という言葉は、README が示す以上に注意深く読む必要があります。5 つの検証チェックは読み取り専用と説明されており、AI が書いた Nuclei テンプレートは人が承認するまで実行されません。しかし 1.3 以降、インストール済みのすべての Nuclei テンプレートを実行する Scan ポリシーのスイッチが、デフォルトで有効になっています。GET、HEAD、OPTIONS 以外のリクエストを送るテンプレートも含まれます。除外されたままなのは、サービス拒否のテンプレートと帯域外のチェックだけです。スキャナーはまた、MySQL にパスワードなしの root で接続を試み、MongoDB に認証なしでデータベース一覧を要求します。自身のドキュメントも OpenVAS を侵入的と呼んでいます。顧客に受動的なテストを約束したチームは、最初のスキャンの前にこのスイッチを切ってください。
権限の確認は、ほぼ運用者に任されています。セットアップウィザードは最初のターゲットをテストしてよいかの確認を求め、サーバーはループバック、リンクローカル、クラウドのメタデータのアドレスを拒否し、プライベート範囲も許可しない限り拒否します。私たちがドキュ メントを読んだ限り、通常のターゲットについて DNS レコードのような所有権の証明はありません。入力したドメインは、そのまま発見とスキャンの対象になります。例外はバグバウンティ用ワークベンチです。共通のゲートがあり、プログラムがスコープ外とするホストや記載のないホストは決してスキャンせず、ポリシーを読んだことと、ポリシーが自動テストを認めていることを記録するまで自動スキャンを保留します。
Sentinels はポートを公開せず、HTTPS でサーバーを呼び出し、NET_RAW と NET_ADMIN を持つ非特権ユーザーとして動作し、90 日間、自分のルートにしか届かないトークンを持ちます。弱点は更新です。クライアントは、署名を確認せずに配布元の main ブランチにあるものをそのままビルドし、内部の Sentinel は LAN 上の隣接機器を含む任意のプライベートアドレスをスキャンできます。クライアントのリポジトリはスターが 1 で、GitHub にはライセンスが表示されていません。サーバー自体の制御は妥当です。生成された管理者パスワードは変更が必須で、組織で必須にできる TOTP の 2 段階サインイン、admin、user、audit のロール、IP 許可リスト、監査ログがあります。cvENGINE の比較ページが 1 シートあたり月 $200 としている ProjectDiscovery のホスト型プラットフォームや、自分のサーバーから調査するのではなく、自社のインターネット全体のスキャンから作ったインデックスを監視する Censys や Shodan Monitor と比べると、cvENGINE は SSO、コンプライアンスレポート、クラウドアカウントの発見、問い合わせ先のベンダーをあきらめる代わりに、すべての検出結果を自分のマシンに留めます。
真価を発揮する場面
300 人規模の SaaS 企業の 2 人のセキュリティチーム
今週悪用された CVE のうち、どれが自社の公開ホストに届くかを証拠付きで把握する
8 GB の RAM を持つ Linux VM にインストールし、apex ドメインを追加し、AI モデルをローカルの Ollama サーバーに向けます。変更管理で読み取り専用のテストが求められるなら、全テンプレートを実行する Scan ポリシーのスイッチを切ります。証拠付きの fire の一致は Slack に送られます。ライセンス料はなく、かかるのは VM とモデル用のハードウェアだけです。
HackerOne と Bugcrowd のプログラムに取り組むパートタイムのバグバウンティハンター
プログラムが許可する範囲だけをスキャンし、検出結果をレポートにする
App Admin がワークベンチを承認し、Work this program を押し、ポリシーを読んだことを記録して、最大 200 のターゲットを取り込みます。スコープ外や記載のないホストは決してスキャンされません。HackerOne のレポートは自分の API 認証情報で送信され、Bugcrowd、Intigriti、YesWeHack にはコピーしてすぐ使える項目が用意されます。
Claude Code を通じてインフラを修正するプラットフォームエンジニア
コーディングエージェントに最も危険な未対応の検出結果を取得させ、修正を確認させる
API tokens and MCP のページでトークンを作成し、claude mcp add --transport http でサーバーを登録します。修正リストは fire から順に届き、スキャンしたホストから来たテキストは信頼できないものとして印が付きます。保存済みのサインイン情報は MCP 経由では設定できないため、秘密情報はモデルのコンテキストに入りません。
1 つのオフィス LAN を担当する IT リーダー
公開スキャンが届かない社内マシンにも同じ CVE 照合を実行する
プロジェクトにオフィスの範囲を登録し、内部用の light Sentinel をプロビジョニングして、その LAN 内の Linux マシンで docker compose up -d により起動します。毎週稼働中のホストを探し、nmap、TLS、UDP、Nuclei の検査を実行します。更新は署名が確認されないため、自動更新は Manual にしておいてください。
導入前に確認すること
- 導入
- git clone の後、Debian か Ubuntu で sudo ./install.sh を実行します。Docker がなければインストールし、すべての秘密情報とプライベートの HTTPS 証明書を生成 し、管理者パスワードを表示します。RAM は最低 4 GB、余裕を持つなら 8 GB、空きディスク 20 GB と、ポート 443 と 8082 が必要です。
- 連携
- bbot、naabu、nmap、Nuclei、testssl.sh、WPScan、オプションで OpenVAS。Anthropic、OpenAI、OpenRouter、Ollama、LM Studio、vLLM。Slack、Discord、Telegram、Lark への通知。Tailscale と runZero からの取り込み。REST API と、読み取り専用トークンを使う HTTP MCP サーバー。
- データとプライバシー
- 比較ページによると、作者には何も送られません。トリアージでは伏せ字処理した証拠が選んだモデルに送られ、RDP のログイン画面のスクリーンショットはビジョンモデルに送られます。AI 利用台帳にはプロンプトもターゲットも保存されません。保存されたキーと 2 段階認証のシードは .env にある鍵で暗号化されます。GPL-3.0 です。
- 大規模利用時のコスト
- 有料版はありません。主なコストはサーバーで、OpenVAS を使う場合は RAM 約 4 GB、2 vCPU、ディスク 25 GB が加わります。ホスト型モデルのトークンはパイプラインの段階ごとに記録され、AI の検出ライターはデフォルトで 1 日 25 回の呼び出しです。WPScan の無料プランは 1 日 25 回の API リクエストまでで、ホスト型サービスで使うにはライセンス上、商用契約が必要です。
- 制限
- クラウドアカウントの発見、SSO、Jira、コンプライアンスレポートはありません。macOS と Windows の Docker Desktop では nmap の OS 調査が失敗します。OpenVAS は 1 ホストあたり半日から 1 日かかります。未解決の issue とプルリクエストは 14 件で、リリースはほぼ毎日あります。
良い点
- fire、smoke、ice の評価は決定的で、どのモデルよりも先に実行される
- モデルだけでは検出結果を確定できず、確かな証拠が下限を設ける
- モデルなしでも、ローカルの Ollama、LM Studio、vLLM サーバーでも動作
- バグバウンティのゲートがスコープ外と記載のないホストをブロック
- 無料のセルフホスト型で、REST API と MCP サーバー付き
気になる点
- 公開から 1 週間、7 日間で 724 件のコミット、メンテナーは 1 人
- 1.3 以降、読み取り専用のものに限らずインストール済みのすべての Nuclei テンプレートがデフォルトで実行される
- 通常のターゲットに所有権の確認がない
- Sentinel の更新は署名が確認されず、クライアントのリポジトリにライセンス表示がない
- SSO、Jira、クラウドアカウントの発見、コンプライアンスレポートがない
おすすめの人
悪用された CVE のうち、どれが自分のインターネットに面したホストに関わるかを、無料のセルフホスト環境で把握したいセキュリティエンジニアやバグバウンティハンターで、ローカルモデルを動かし、変化の速い変更履歴を追える人。
cvENGINE：よくある質問
- cvENGINEは使う価値があるか？
- 珍しいほど正直なドキュメントを備えた有能な無料のアタックサーフェススキャナーです。ただし公開から 1 週間で、GET 以外の Nuclei テンプレートもデフォルトで実行するため、自分が所有する 資産と自分でホストするモデルに限って使ってください。 評価は5点満点中3.6点です。
- cvENGINEの料金は？
- GPL-3.0 の無料オープンソースで、シート数や資産数の制限はありません。費用はサーバー代、ホスト型モデルのトークン代、WPScan などオプションの有料データキーの代金です。
- cvENGINEの欠点は？
- 公開から 1 週間、7 日間で 724 件のコミット、メンテナーは 1 人; 1.3 以降、読み取り専用のものに限らずインストール済みのすべての Nuclei テンプレートがデフォルトで実行される; 通常のターゲットに所有権の確認がない; Sentinel の更新は署名が確認されず、クライアントのリポジトリにライセンス表示がない; SSO、Jira、クラウドアカウントの発見、コンプライアンスレポートがない.
- cvENGINEは誰に向いているか？
- 悪用された CVE のうち、どれが自分のインターネットに面したホストに関わるかを、無料のセルフホスト環境で把握したいセキュリティエンジニアやバグバウンティハンターで、ローカルモデルを動かし、変化の速い変更履歴を追える人。
- チームや本番環境でcvENGINEを使うと費用はいくらか？
- 有料版はありません。主なコストはサーバーで、OpenVAS を使う場合は RAM 約 4 GB、2 vCPU、ディスク 25 GB が加わります。ホスト型モデルのトークンはパイプラインの段階ごとに記録され、AI の検出ライターはデフォルトで 1 日 25 回の呼び出しです。WPScan の無料プランは 1 日 25 回の API リクエストまでで、ホスト型サービスで使うにはライセンス上、商用契約が必要です。
- cvENGINEは企業データを扱っても安全か？
- 比較ページによると、作者には何も送られません。トリアージでは伏せ字処理した証拠が選んだモデルに送られ、RDP のログイン画面のスクリーンショットはビジョンモデルに送られます。AI 利用台帳にはプロンプトもターゲットも保存されません。保存されたキーと 2 段階認証のシードは .env にある鍵で暗号化されます。GPL-3.0 です。
回答確認日：2026年10月31日