Frayを開発した理由
— そしてなぜ無料公開したのか

要約

私たちはFrayを開発しました。5,500以上の厳選された攻撃ペイロード、25のWAFベンダーの自動フィンガープリント、Claude CodeおよびChatGPTとのネイティブ統合を備えたオープンソースオフェンシブセキュリティツールキットです。無料で、依存関係はゼロ、10秒で実行できます。

オープンソースにした理由は単純です。攻撃者はすでにこれらのペイロードを持っています。持っていないのは防御側です。これは公平な競争環境を作ります。

誰も語らない問題

Webアプリケーションセキュリティにおける不都合な真実があります。ほとんどの企業は、自社のWAFが本当に機能しているかどうか分かっていません。

年間50万円〜500万円をWAF（Web Application Firewall）に支払い — Cloudflare、AWS WAF、Akamai、Imperva — アプリケーションの前に設置して、守られていると思い込みます。商用ツールで簡単なスキャンを実行し、緑のチェックマークを確認して終了です。

しかし、本物の攻撃者が現れたらどうなるでしょうか？

セキュリティコンサルティングに長年携わってきましたが、パターンは常に同じです：

1. 企業がWAFをデフォルトルールで導入
2. 安全だと思い込む
3. 攻撃者がGitHubの無料ペイロードを使って15分でWAFをバイパス
4. 企業が侵害される
5. 繰り返し

既存のテストツールは、時代遅れ（2019年で更新停止）、断片的（50以上のリポジトリに分散）、高額（WAFより高い商用ツール）、あるいは使いにくい（ツールのない生のテキストファイル）のいずれかです。Frayはこの4つ全てを解決します。

中身の詳細：技術的な深堀り

Frayはインターネットからスクレイピングしたランダムなペイロード文字列の寄せ集めではありません。全てのペイロードは攻撃ベクトルで分類され、OWASPフレームワークにマッピングされ、該当する場合はCVEタグ付けされ、実際のWAFに対してテストされ、何をするか・なぜ重要かを説明するドキュメントが付属しています。

22カテゴリにわたる5,500以上のペイロード

深堀り：XSSに779ペイロードが必要な理由

XSSは最も一般的なWeb脆弱性（OWASP A03:2021）であり、WAFバイパス技術は常に進化しています。私たちのコレクションは<script>alert(1)</script>の779バリエーションではありません。以下を含みます：

• イベントハンドラの悪用 — <img src=x onerror=alert(1)>と、全HTMLエレメントを対象とした200以上のバリエーション
• エンコーディングバイパス — 二重URLエンコーディング、Unicode正規化、HTMLエンティティ、大文字小文字混在、16進エンコーディング
• DOMベースXSS — クライアントサイドフレームワーク（React、Angular、Vue）を対象としたペイロード
• Mutation XSS (mXSS) — ブラウザのHTMLパーサーの違いを利用するペイロード
• 2025〜2026年の最新技術 — テンプレートリテラル、CSSインジェクション、SVG悪用、WebSocketベースの配信

全てのペイロードは一つの質問に答えるために設計されています：あなたのWAFはこれをブロックしますか、それとも素通りしますか？

LLMセキュリティ：新しいフロンティア

最もワクワクしているカテゴリです。組織がLLMを本番環境に導入するにつれ、プロンプトインジェクションは新しいXSSになっています。300以上のAIセキュリティペイロードには以下が含まれます：

• 直接プロンプトインジェクション（DPI） — ユーザー入力によるシステムプロンプトの上書き
• 間接プロンプトインジェクション — LLMが処理するデータに命令を埋め込む（RAGポイズニング）
• ジェイルブレイク技術 — DAN、ロールプレイ、エンコーディングトリック、マルチターンエスカレーション
• データ抽出 — 学習データやシステムプロンプトの巧妙なクエリによる抽出
• ツール/関数呼び出しの悪用 — LLMのツール使用を操作して不正なアクションを実行

138の最新バイパス技術（2025〜2026年）

このセクションだけでもクローンする価値があります。過去18ヶ月で発見されたバイパス技術で、ほとんどのWAFルールセットがまだ対応できていないものです：

• Chunked Transfer Encodingの悪用
• HTTP/2ヘッダースマグリング
• Unicode正規化バイパス
• ポリグロットペイロード（複数のコンテキストで同時に有効）
• ブラウザ固有のパース癖
• Content-Type混同攻撃

WAF検出：25ベンダーのフィンガープリント

ペイロードをテストする前に、何に対峙しているか知る必要があります。FrayのWAFデテクターは、HTTPレスポンスヘッダー、Cookie、エラーページ、サーバーシグネチャ、レスポンスタイミングパターンを分析して25ベンダーを識別します。

各検出には、一致したシグネチャの数に基づく信頼度スコア（0〜100%）が含まれます。高信頼度（70〜100%）は複数の指標が確認されたことを意味します。低信頼度はヒントは見つかったが確実ではないことを意味します。

OWASPカバレッジ100% — 4つのフレームワーク全て

ほとんどのツールはOWASP Top 10の一部しかカバーしていません。Frayは4つの主要OWASPフレームワーク全てを100%のカテゴリ網羅率でカバーしています：

セキュリティ評価でいずれかのOWASPカテゴリ — Web、モバイル、AI、API — のペイロードが必要な場合、Frayで全て対応できます。5つの異なるリポジトリからペイロードをかき集める必要はありません。

なぜAIネイティブが重要なのか

これがFrayをSecLists、PayloadsAllTheThings、その他全てのペイロードコレクションと差別化するポイントです。

Frayは初日からAIアシスタントと連携するよう設計されました。全てのペイロードは構造化されたJSONで分類、タグ付け、ドキュメント化されています — 生のテキストとして放り込まれているのではありません。これにより、AIアシスタントがデータを理解し、知的な判断を下すことができます。

Claude Code（IDE内で）

ChatGPTで

重要な洞察：AIアシスタントは扱うデータの質に左右されます。構造化されドキュメント化されたペイロードデータベースがあれば、ChatGPTは汎用的なセキュリティチャットボットから本格的なペネトレーションテストのコパイロットに変わります。

プロフェッショナルなセキュリティレポート

スキャン後、Frayは自己完結型のHTMLレポートを生成します。チームと共有したり、ペネトレーションテストの成果物として添付したり、クライアントに提出できます。外部依存関係なし — ブラウザで開くだけ、またはPDFに印刷できます。

レポートの内容：

• エグゼクティブサマリー — テスト済みペイロード総数、ブロック数 vs バイパス数、セキュリティスコア
• ブロック率プログレスバー — 一目で分かる有効性指標
• カテゴリ別分析テーブル — カテゴリごと（XSS、SQLi、SSRFなど）のブロック率とステータスバッジ
• 発見された脆弱性 — 深刻度別（Critical → Low）にグループ化されたバイパスペイロード
• 推奨事項 — WAF固有のチューニングアドバイスとOWASP修正ステップ
• 詳細結果 — HTTPステータスコード付きのペイロード単位のログ

MCPサーバー：AIがFrayを直接呼び出す

Fray v3.1にはMCP（Model Context Protocol）サーバーが搭載されています。これはClaude、Cursor、その他のAI IDEが外部ツールを呼び出すための標準規格です。ペイロードをコピー＆ペーストする代わりに、AIアシスタントがFrayを直接呼び出します。

MCPで利用可能な6つのツール

設定後、Claudeはリアルタイムでペイロードの検索、CVEの参照、WAF固有のバイパスの提案が可能になります — IDEを離れることなく。

なぜオープンソース？なぜ無料？

プロプライエタリにすることもできました。WAF検出とAI統合を備えた厳選されたペイロードデータベースには、真の商業的価値があります — セキュリティコンサルティング会社は喜んで支払うでしょう。しかし、4つの理由からオープンソースにしました：

実際の使い方

シナリオ1：「WAFは本当に守ってくれているのか？」

シナリオ2：「WAFを導入したばかり — 何から始める？」

OWASP Top 10のペイロードから始めてください。WAFがこれらをブロックできなければ、他は意味がありません：

1. A03: インジェクション — 全てのXSSとSQLiペイロードを実行。ほとんどの侵害はここから始まります。
2. A01: アクセス制御の不備 — パストラバーサルとSSRFペイロードをテスト。
3. A10: SSRF — クラウド環境では特に重要。メタデータエンドポイントへのアクセスをテスト。

シナリオ3：「バグバウンティでWAFを発見した」

1. fray detectを実行してベンダーを特定
2. データベース内のベンダー固有のバイパスペイロードを確認
3. 138の最新バイパス技術（2025〜2026年）を試す
4. エンコーディングバリエーションとポリグロットを使用

シナリオ4：「LLMのプロンプトインジェクションをテスト」

カスタムペイロード：真の実力

プリビルトのデータベースは出発点に過ぎません。Frayの真の力は、あなたの環境に特化したカスタムペイロードを構築することにあります。

全ての組織のWAF設定は異なります。CloudflareがECサイトに適用するルールは、AWS WAFが金融APIに適用するルールとは異なります。汎用的なテストでは隙間を見逃します。カスタムテストがそれを見つけます。

AIアシスタントを使えばさらに先に進めます：テック・スタックを平易な言葉で説明し、Frayのデータベースを基盤としてClaude CodeやChatGPTにターゲットを絞ったペイロードを生成させましょう。

今後の展望

Frayはまだ始まったばかりです。これから構築するもの：

• 自動更新パイプライン — 新しいCVEとバイパス技術を公開から48時間以内に追加
• 月次WAFベンチマークレポート — ペイロードデータベースに対するベンダーの有効性を比較する公開レポート
• コミュニティペイロード投稿 — 自動検証付きの構造化された貢献プロセス
• REST APIモード — FrayをCI/CDパイプラインに統合
• さらなるAI統合 — Codex CLI、Gemini、Ollama経由のローカルLLM