OpenAI тихо выпустила исходный код интерфейса командной строки Codex Security и TypeScript SDK. Публичный пакет @openai/codex-security предн...
OpenAI тихо опубликовала исходный код интерфейса командной строки Codex Security и TypeScript SDK.
Этот публичный пакет @openai/codex-security предназначен для помощи командам безопасности и разработки:
Кодовая база опубликована под лицензией Apache License 2.0.
Это означает, что код CLI и SDK является открытым. Но это не означает, что весь сервис Codex Security, его базовые модели, каждая защищённая находка или неограниченный сетевой доступ теперь доступны офлайн бесплатно.
Для запуска сканирования по-прежнему требуется доступ к Codex Security. OpenAI также заявляет, что некоторые сканирования всего репозитория, защищённые находки и расширенные запросы кибербезопасности могут требовать одобрения через доверенный доступ для кибербезопасности (Trusted Access for Cyber).
Это различие очень важно:
Открытый CLI и SDK
≠
Модель безопасности с открытыми весами
≠
Неограниченный облачный доступ к сканированию
Codex Security изначально был внутренним проектом под названием Aardvark. Позже он вошёл в Codex как агент безопасности в форме исследовательского предварительного просмотра, а новый публичный пакет теперь позволяет разработчикам использовать сканер в локальном терминале, внутренних инструментах, массовых операциях с кодовыми базами, проверках перед коммитом и конвейерах CI.
OpenAI впервые представила Aardvark в октябре 2025 года как интеллектуального исследователя безопасности на базе GPT-5.
Первоначальная система проектировалась так, чтобы больше напоминать человека-исследователя прикладной безопасности, а не традиционный сканер сигнатур.
Aardvark не просто сопоставлял код с известными шаблонами — он мог:
В марте 2026 года OpenAI переименовала Aardvark в Codex Security и интегрировала его в Codex.
Продукт стал доступен как исследовательский предварительный просмотр через Codex Web для некоторых пользователей тарифов ChatGPT с поддержкой подключённых репозиториев GitHub.
Последующий выпуск с открытым исходным кодом добавил другой уровень развёртывания.
Разработчики теперь могут устанавливать CLI или импортировать TypeScript SDK, а управляемый облачный опыт Codex Security остаётся отдельным.
Публичный репозиторий GitHub содержит:
Пакет опубликован в npm как:
@openai/codex-security
Лицензия Apache-2.0 для этой кодовой базы обычно разрешает использование, модификацию и распространение в рамках условий лицензии.
Этот
релиз не предоставляет весов GPT-5.6 Sol, Terra или специальных моделей Codex Security.
По умолчанию сканирование в настоящее время использует:
gpt-5.6-sol
интенсивность рассуждений: xhigh
CLI вызывает сервис рассуждений через аутентифицированный доступ.
Репозиторий также документирует варианты провайдеров для выбранных моделей (например, OpenRouter и Fireworks), но рабочие процессы сканирования Codex Security и защищённые сетевые возможности могут по-прежнему требовать авторизации со стороны OpenAI.
Установка npm-пакета не означает получение разрешения на запуск каждого сканирования.
Документация OpenAI поясняет:
Публичный код делает рабочие процессы проверяемыми и расширяемыми. Он не снимает уровни безопасности и авторизации, окружающие расширенное сетевое использование.
ИИ-агенты программирования генерируют и модифицируют программное обеспечение быстрее, чем многие организации успевают его проверять.
Это создаёт узкое место в безопасности.
Продукт может превратиться из идеи в развёрнутое приложение за дни или часы, тогда как традиционная проверка безопасности приложений может по-прежнему полагаться на:
Проблема не только в том, что разработчикам не хватает отчётов об уязвимостях.
Многие сопровождающие уже получают слишком много отчётов, включая:
Codex Security спроектирован вокруг противоположной цели: меньше находок с большим контекстом и доказательствами, помогающими рецензентам решить, что исправлять.
OpenAI описывает систему как многоэтапный рабочий процесс безопасности приложений.
Codex Security сначала изучает репозиторий, чтобы понять структуру проекта, связанную с безопасностью.
Он пытается определить:
Результатом является модель угроз для конкретного проекта, а не универсальный контрольный список.
Команды могут добавлять архитектурную документацию, политики безопасности, ключевые области и известные векторы атак для улучшения этого контекста.
При проверке релевантного кода агент использует модель угроз для оценки реального влияния.
Это позволяет ему рассуждать о проблемах, которые трудно понять изолированно правилам-сканерам.
Примеры могут включать:
подсказок с доступом к привилегированным инструментам.
Сканер может проверять:
Где это возможно, Codex Security пытается проверить проблемы с высоким сигналом в изолированной среде.
Проверка помогает ответить:
Этот шаг направлен на снижение ложных срабатываний.
Он не гарантирует, что каждая находка была воспроизведена, и не доказывает, что полное сканирование подтверждает безопасность репозитория.
Файл coverage.json сканирования фиксирует статус покрытия:
Полное
Частичное
Неизвестное
Рецензенты должны читать исключения, отложенные области и нерешённые проблемы, прежде чем считать сканирование доказательством всесторонней проверки.
Для принятых находок Codex Security может предлагать патч, предназначенный для адаптации к текущей системе.
Цель — не просто заставить сканер замолчать.
Хорошее исправление должно:
Устранить или смягчить первопричину.
Сканирование Codex Security по умолчанию предоставляет только отчет. Предлагаемые исправления по-прежнему должны проходить через обычный процесс проверки кода, тестирования и контроля развертывания.
CLI хранит историю сканирования и поддерживает обратную связь по обнаружениям.
Проверяющие могут пометить обнаружение как ложное срабатывание и указать причину.
Последующие сканирования могут учитывать это объяснение при повторной проверке текущего кода.
Это помогает сканеру адаптироваться к специфике конкретного репозитория, не подавляя навсегда пути кода, которые могут стать уязвимыми в будущем.
OpenAI опубликовала несколько показателей внедрения и качества по результатам предварительных развертываний.
Это показатели, сообщенные компанией, а не результаты независимого сравнительного тестирования.
OpenAI сообщает, что за 30-дневный период Codex Security:
| Показатель | Результат, сообщенный OpenAI |
|---|---|
| Отсканировано коммитов | Более 1,2 миллиона |
| Критических обнаружений | 792 |
| Обнаружений высокой степени серьезности | 10 561 |
| Отсканированных коммитов с критическими проблемами | Менее 0,1% |
OpenAI также сообщает об улучшениях в бета-версии:
OpenAI также заявила, что облачная версия Codex Security теперь включает:
| Показатель | Результат, сообщенный OpenAI |
|---|---|
| Просканировано репозиториев | Более 30 000 |
| Отсканировано коммитов | Более 30 миллионов |
| Обнаружений, вручную отмеченных как исправленные | Более 70 000 |
| Автоматически обнаружено исправленных | Более 500 000 |
Масштабы значительны, однако эти цифры не следует интерпретировать как контролируемое сравнение с CodeQL, Semgrep, Snyk или ручным тестированием на проникновение.
Эти инструменты работают по-разному и могут по-разному измерять обнаружения, исправления и покрытие.
Codex Security доступен через несколько связанных интерфейсов.
| Интерфейс | Основное назначение |
|---|---|
| Плагин Codex Security | Интерактивное сканирование и исправление в настольном приложении ChatGPT или Codex CLI |
| Security Workbench | Просмотр сохраненных сканирований, обнаружений, истории репозиториев, покрытия и артефактов |
| Codex Security CLI | Повторяемые локальные, терминальные, pre-commit, пакетные и CI-процессы |
| TypeScript SDK | Встраивание сканирования и контроля жизненного цикла в приложения или инструменты разработчика |
| Codex Security Cloud | Сканирование подключенных репозиториев GitHub через облако Codex |
Публичный CLI и SDK используют тот же общий рабочий процесс сканера, что и плагин, однако доступность функций и зрелость могут различаться между каталогом плагинов, пакетами CLI и облачной исследовательской предварительной версией.
Следующие команды соответствуют текущей официальной документации OpenAI по CLI.
CLI требует:
Node.js 22 или новее
Python 3.10 или новее
Доступ к Codex Security
В репозитории GitHub в настоящее время указан более конкретный диапазон поддерживаемых версий Node.js, включая последние версии 22.x, 24.x и 26.x.
Проверьте ваше окружение:
node --version
python3 --version
Установите Codex Security из npm:
npm install @openai/codex-security
Проверьте установленную версию:
npx @openai/codex-security --version
Список команд:
npx @openai/codex-security --help
Для локального интерактивного использования войдите с помощью учетной записи ChatGPT:
npx @openai/codex-security login
Для удаленных машин или машин без головы:
npx @openai/codex-security login --device-auth
Для CI или других автоматизированных процессов укажите API-ключ через переменные окружения:
export OPENAI_API_KEY="<ваш-api-ключ>"
Не помещайте API-ключ в систему контроля версий.
Используйте менеджер секретов или защищенную систему секретов платформы CI.
Когда доступны и сохраненный вход ChatGPT, и API-ключ, явно выберите нужный метод:
npx @openai/codex-security scan . --auth chatgpt
или:
npx @openai/codex-security scan . --auth api-key
Аутентификация не предоставляет автоматически Trusted Access от Cyber.
OpenAI рекомендует хранить результаты вне сканируемого репозитория.
Отчеты могут содержать:
Подготовьте целевой каталог и каталог результатов:
REPOSITORY=/path/to/repository
SCAN_DIR=/path/outside/repository/codex-security-results
Если каталог устойчивого состояния по умолчанию недоступен для записи, выберите другой приватный каталог:
export CODEX_SECURITY_STATE_DIR=/path/outside/repository/codex-security-state
Проверьте локальные пути и конфигурацию сканирования перед началом работы модели:
npx @openai/codex-security scan "$REPOSITORY" \
--output-dir "$SCAN_DIR" \
--dry-run
Пробный запуск не запускает Codex и не загружает учетные данные для сканирования.
Запустите стандартное сканирование репозитория:
npx @openai/codex-security scan "$REPOSITORY" \
--output-dir "$SCAN_DIR"
Запросите машиночитаемый формат JSON в стандартном выводе:
npx @openai/codex-security scan "$REPOSITORY" \
--output-dir "$SCAN_DIR" \
--json
По умолчанию Codex Security в настоящее время использует:
Модель: gpt-5.6-sol
Интенсивность рассуждений: xhigh
Конфигурации с более низкой стоимостью могут использовать другие поддерживаемые модели и уровни интенсивности:
npx @openai/codex-security scan "$REPOSITORY" \
--model gpt-5.6-terra \
--effort high
Поддерживаемые уровни интенсивности включают:
minimal (минимальный)
low (низкий)
medium (средний)
high (высокий)
xhigh (экстремально высокий)
Более низкая интенсивность может сократить время и затраты, но также может снизить глубину проверки.
Стандартный каталог результатов может содержать:
codex-security-results/
├── scan-manifest.json
├── findings.json
├── coverage.json
├── report.md
├── artifacts/
└── exports/
└── results.sarif
report.mdОпишите идею одной фразой, и We0 AI создаст сайт-витрину, страницы и CMS, а после запуска поможет привлечь клиентов и трафик.
Одна полная генерация проекта для бесплатной регистрации
Лучше всего попробовать один полный поток генерации и быстро увидеть первый черновик проекта.
Основной отчёт, предназначенный для чтения человеком.
findings.jsonСтруктурированные результаты, включая серьёзность, уверенность, затронутые места, доказательства и рекомендации по исправлению.
coverage.jsonОбъём проверки, исключения, отложенные работы, нерешённые вопросы и оценка полноты.
scan-manifest.jsonЦели, область действия, информация о производителе и ссылки на защищённые артефакты.
artifacts/Отчёты об уязвимостях, файлы подтверждения концепции или соответствующие доказательства (при наличии).
SARIF может использоваться GitHub Code Scanning и другими совместимыми инструментами безопасности.
Крупные монорепозитории не всегда требуют полного сканирования при каждом запуске.
Выбор конкретных путей:
npx @openai/codex-security scan "$REPOSITORY" \
--path services/billing \
--path packages/auth
Это полезно, когда релиз затрагивает конкретные сервисы или границы безопасности.
Сканирование изменений, закоммиченных между базовой ревизией и HEAD:
npx @openai/codex-security scan "$REPOSITORY" \
--diff origin/main \
--head HEAD
Параметр репозитория должен указывать на корень рабочего дерева Git, а требуемые ревизии должны существовать локально.
Сканирование подготовленных и неподготовленных изменений относительно HEAD:
npx @openai/codex-security scan "$REPOSITORY" \
--working-tree \
--base HEAD
Это полезно перед созданием pull request или коммитом изменений, критичных для безопасности.
Когда обычного сканирования недостаточно, запустите более полную проверку:
npx @openai/codex-security scan "$REPOSITORY" \
--mode deep
Глубокий режим занимает больше времени и может потреблять больше ресурсов модели.
Текущая документация OpenAI указывает, что поддерживаются цели в виде репозитория и путей, но не цели diff или рабочего дерева.
Предоставление внутренней документации, помогающей агенту правильно понимать систему:
npx @openai/codex-security scan "$REPOSITORY" \
--knowledge-base /path/to/architecture.md \
--knowledge-base /path/to/security-policies
Полезный контекст может включать:
Не включайте конфиденциальную информацию без необходимости.
Эти файлы являются частью чувствительного к безопасности рабочего процесса сканирования и должны подчиняться надлежащим правилам хранения и контроля доступа.
Установка оценочного лимита стоимости модели в долларах США:
npx @openai/codex-security scan "$REPOSITORY" \
--max-cost 5
Уже выполняющиеся запросы могут завершиться после достижения лимита, поэтому итоговая сумма может превысить порог.
Когда сканирование с ограничением затрат останавливается, Codex Security сохраняет уже полученные результаты.
Частичные результаты не следует рассматривать как полное покрытие репозитория.
Установка встроенного Git-хука:
npx @openai/codex-security install-hook
Этот хук сканирует подготовленные и неподготовленные изменения перед коммитом.
OpenAI заявляет, что он блокирует:
Он не заменяет существующие предкоммитные скрипты.
Команды должны проверить, как этот хук взаимодействует с локальной производительностью, правами доступа разработчиков, затратами на модель и существующими lint- или тестовыми хуками, прежде чем включать его в масштабах организации.
Сначала проверьте GitHub CLI:
gh auth login
Запуск интерактивного процесса обнаружения репозиториев:
npx @openai/codex-security bulk-scan
Текущий интерактивный процесс исключает архивированные репозитории и форки и запрашивает подтверждение перед сканированием.
Использование подготовленного CSV-списка для повторяемых операций сканирования:
npx @openai/codex-security bulk-scan repositories.csv \
--output-dir /path/outside/repositories/security-scans \
--workers 4
Повторный запуск той же команды позволяет возобновить операции сканирования без повторного сканирования репозиториев, уже имеющих полные артефакты результатов.
Публичный репозиторий содержит ресурсы Docker и Compose.
При наличии доступа к учётной записи с необходимыми образами и окружением пример массовой команды:
docker compose run --rm codex-security \
bulk-scan /input/repositories.csv \
--output-dir /output \
--workers 4
OpenAI рекомендует:
Контейнеризация снижает часть воздействия на хост, но не делает авторизованное сканирование безопасности полностью безрисковым.
Перечисление предыдущих сканирований репозитория:
npx @openai/codex-security scans list "$REPOSITORY"
Просмотр сохранённого сканирования:
npx @openai/codex-security scans show SCAN_ID
Пометка проверенного результата как ложноположительного:
npx @openai/codex-security findings false-positive FINDING_OCCURRENCE_ID \
--reason "Этот маршрут уже проверяет права доступа"
Повторный запуск сохранённого сканирования с его исходными настройками:
npx @openai/codex-security scans rerun SCAN_ID
Сопоставление результатов по первопричине:
npx @openai/codex-security scans match
PREVIOUS_SCAN_ID CURRENT_SCAN_ID
Сравнение результатов сканирования:
```Bash
npx @openai/codex-security scans compare PREVIOUS_SCAN_ID CURRENT_SCAN_ID
Сравнение позволяет классифицировать находки по следующим категориям:
Если последующее сканирование не покрывает соответствующую область, отсутствующие находки остаются в статусе неизвестных.
Тот же npm-пакет содержит TypeScript SDK в формате ECMAScript-модуля.
Для работы требуется серверный Node.js 22 или новее, а для сканирования также Python 3.10 или новее.
Базовая интеграция выглядит следующим образом:
import { CodexSecurity } from "@openai/codex-security";
const security = new CodexSecurity();
try {
const result = await security.run("/path/to/repository", {
outputDir: "/path/outside/repository/results",
});
console.log(result.reportPath);
console.log(result.coverage.completeness);
console.log(result.findings.findings.length);
} finally {
await security.close();
}
SDK поддерживает длительные рабочие процессы благодаря следующим функциям:
Многократно используемые приложения должны создавать клиент, запускать необходимые сканирования и закрывать клиент для освобождения изолированной среды выполнения.
Официальное руководство OpenAI по CI демонстрирует использование GitHub Actions для сканирования pull request'ов.
Рекомендуемый подход:
Официальный пример фиксирует конкретную версию пакета, доступную на момент выпуска. Команды должны осознанно обновлять эту версию после изучения примечаний к выпуску, а не автоматически запускать непроверенные инструменты безопасности с секретами репозитория.
Краткое представление основного этапа сканирования:
- name: Сканирование изменений pull request'а
env:
OPENAI_API_KEY: ${{ secrets.CODEX_SECURITY_API_KEY }}
BASE_SHA: ${{ github.event.pull_request.base.sha }}
HEAD_SHA: ${{ github.event.pull_request.head.sha }}
SCAN_DIR: ${{ runner.temp }}/codex-security-results
run: |
set -euo pipefail
BASE_REVISION="$(git merge-base "$BASE_SHA" "$HEAD_SHA")"
"$CODEX_SECURITY_BIN" scan . \
--diff "$BASE_REVISION" \
--head "$HEAD_SHA" \
--auth api-key \
--output-dir "$SCAN_DIR" \
--json > "$RUNNER_TEMP/codex-security.json"
Этот фрагмент предполагает, что раннер уже установил и проверил CLI, клонировал заголовок pull request'а с полной историей и определил переменную CODEX_SECURITY_BIN.
Для производственных рабочих процессов используйте полное официальное руководство по CI, включая
фиксированные действия, экспорт SARIF, права доступа, хранение артефактов и проверку безопасности веток.
Codex Security не заменяет все существующие меры безопасности.
Он может дополнять следующие инструменты:
Его уникальное преимущество — способность к контекстному рассуждению о структуре репозитория и системных намерениях.
Зрелая система безопасности может использовать детерминированные сканеры для обработки большого объёма известных паттернов и агентные сканеры — для анализа межфайловой логики, оценки эксплуатируемости, доказательств и рекомендаций по исправлению.
Ни один сканер не способен доказать отсутствие всех уязвимостей в произвольной реальной кодовой базе.
Частичное покрытие или неизвестное покрытие делает это ограничение ещё более значимым.
Некоторые находки можно протестировать в изолированной среде.
Другие зависят от:
Находка без автоматического доказательства не означает автоматически ложное срабатывание, а проверенное доказательство не раскрывает все варианты данной уязвимости.
Модели могут неправильно понимать архитектуру, переоценивать влияние, предлагать неполные исправления или вызывать регрессии.
Ответственные за безопасность должны проверять доказательства и предложения по исправлению.
Исходный код пакета является публичным, но сканирование по умолчанию не является полностью локальным статическим двоичным файлом, независимым от доступа к рассуждению.
Использование модели может вызывать соображения стоимости, обработки данных и лицензирования.
Каталог результатов может быть более чувствительным, чем обычные выходные данные сборки.
Не загружайте подробные находки, файлы proof-of-concept или фрагменты уязвимого исходного кода в публичные артефакты.
Используйте инструмент только на репозиториях и системах, которыми вы владеете или на которые получили явное разрешение для оценки.
Контроль доступа OpenAI не заменяет юридическую авторизацию.
Самое большое концептуальное преимущество Codex Security одновременно является практическим требованием.
Агенту нужен точный контекст.
Только репозитория может быть недостаточно, чтобы объяснить:
Недостаточный контекст может привести к низкому качеству находок.
Команды должны рассматривать редактируемые модели угроз и базы знаний как первоклассные активы безопасности, а не как необязательное украшение подсказок.
Codex Security — это агент безопасности приложений от OpenAI для обнаружения, проверки, определения приоритетов и помощи в исправлении уязвимостей. Он происходит из внутреннего проекта Aardvark и теперь доступен.
Реализован через плагин, CLI, TypeScript SDK и облачные рабочие процессы с подключением репозиториев.
CLI и TypeScript SDK опубликованы на GitHub под лицензией Apache 2.0.
Лицензия выпущена публично. Базовые модели OpenAI, управляемый облачный сервис, защищённые результаты обнаружения и неограниченный доступ к кибербезопасности не публикуются в виде компонентов с открытым исходным кодом или открытыми весами.
Любой может получить доступ к публичным пакетам, но для запуска сканирования требуется доступ к Codex Security. Некоторые виды сканирования всего репозитория или расширенные сетевые возможности могут также требовать «Доверенного доступа для кибербезопасности» (Trusted Access for Cyber).
Текущая документация CLI указывает, что сканирование по умолчанию использует GPT-5.6 Sol с уровнем усилий рассуждения xhigh. Пользователи могут выбирать другие поддерживаемые модели и уровни усилий, а в публичном репозитории также задокументированы конфигурации отдельных сторонних поставщиков.
Да. CLI может сканировать зафиксированные изменения между базовой и головной ревизиями, поэтому он подходит для рабочих процессов с запросами на включение изменений. OpenAI также предоставляет официальные руководства по GitHub Actions с поддержкой экспорта SARIF и хранения артефактов.
Он может предлагать ограниченные по объёму исправления и помогать проверять, устраняет ли изменение обнаруженную проблему. По умолчанию сканирование только формирует отчёт; человек должен проверить, протестировать и одобрить исправления перед объединением изменений или развёртыванием.
Репозиторий содержит ресурсы Docker и Docker Compose для неинтерактивного пакетного сканирования. OpenAI рекомендует использовать приватное постоянное хранилище, управление ключами, поддерживаемые механизмы изоляции Linux и, при желании, усиление с помощью AppArmor.
Нет. Охват может быть полным, частичным или неизвестным, и ни один автоматический сканер не может гарантировать отсутствие уязвимостей в сложных приложениях. Используйте Codex Security как часть более широкой программы безопасной разработки.
OpenAI открыла исходный код CLI и TypeScript SDK проекта Codex Security, предоставив разработчикам публичную основу под лицензией Apache-2.0 для сканирования репозиториев, проверки изменений, истории сканирования, проверки исправлений, пакетных операций, экспорта SARIF, CI-проверок и настраиваемых интеграций безопасности.
Этот агент отличается от базовых сканеров паттернов: он строит контекст репозитория и модель угроз, ищет уязвимости в этом контексте, по возможности проверяет подозрительные проблемы и предлагает ограниченные по объёму исправления для ручной проверки.
Данный выпуск не является неограниченной локальной моделью безопасности. Для запуска сканирования по-прежнему требуется авторизованный доступ к выводам модели, а некоторые расширенные рабочие процессы кибербезопасности могут требовать «Доверенного доступа для кибербезопасности». Чувствительные результаты обнаружения и фрагменты исходного кода также требуют тщательного контроля хранения и хранения в течение определённого срока.
Codex Security наиболее полезен в рамках многоуровневой программы безопасности приложений, а не как доказательство отсутствия уязвимостей в репозитории.
Ключевое изменение заключается в том, что при строгом соблюдении авторизации, моделирования угроз, проверки и ручного утверждения в процессах команды проверка безопасности теперь может приближаться к скорости разработки с помощью ИИ.
Начните с одной фразы и получите полноценный сайт за считанные минуты.
