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AIDB Daily Papers

Deptex:組織中心のOSS依存関係リスク管理プラットフォーム

原題: DEPTEX: Organization-First, Open Source Dependency Risk Monitoring
著者: Henry Ruckman-Utting, Vrushal Nedungadi, Taiga Okuma, LeTian Wang, Stephen Ehebald, Mohammad A. Tayebi
公開日: 2026-04-30 | 分野: LLM セキュリティ AI ソフトウェア cs.SE

※ 日本語タイトル・ポイントはAIによる自動生成です。正確な内容は原論文をご確認ください。

ポイント

  • OSS依存関係のリスクを組織の文脈で管理するDeptexを開発しました。
  • 既存ツールのアラート過多を解消し、LLMとCPGで脆弱性の影響範囲を正確に評価します。
  • 動的なポリシー適用により、プロアクティブで効率的なサプライチェーンリスク管理を実現します。

Abstract

Open-source software (OSS) dependencies introduce systemic risks that are difficult to manage at scale. Existing Software Composition Analysis (SCA) and reachability tools generate severe alert fatigue by treating risk as an intrinsic component property, ignoring semantic context and forcing enterprises into rigid compliance frameworks. We present Deptex, an organization-first, graph-based platform treating supply chain risk as emergent. Deptex introduces Execution Path Dominance (EPD), fusing Code Property Graph (CPG) slicing with Large Language Model (LLM) semantic verification to calculate a vulnerability's true operational blast radius. To handle bespoke compliance, Deptex abstracts governance into a programmable ``As Code'' engine, enabling security teams to natively enforce dynamic pull request policies, custom asset tiers, and external API integrations. By shifting from reactive scanning to context-aware governance, Deptex enables proactive, efficient, and aligned supply chain risk management.

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