agentseal

Kit de sécurité pour agents IA. Prompts de red team, détection d'empoisonnement MCP,
analyse des fichiers de compétences, traçage des flux de données toxiques. Plus de 225 tests sur 28 agents.

Documentation · Registre MCP · Tableau de bord · Blog

Démarrage rapide

pip install agentseal    # or: npm install agentseal
agentseal guard          # scan your machine - no API key needed

C'est tout. AgentSeal trouve les fichiers de compétences dangereux, les configurations de serveur MCP empoisonnées et les chemins d'exfiltration de données sur chaque agent IA de votre machine.

Vous voulez tester un prompt système contre des attaques adversariales ?

agentseal scan --prompt "You are a helpful assistant..." --model ollama/llama3.1:8b  # free, local
agentseal scan --prompt "You are a helpful assistant..." --model gpt-4o              # cloud

Que fait chaque commande ?

*Gratuit avec Ollama. Les fournisseurs cloud (OpenAI, Anthropic, etc.) nécessitent une clé API.

Guard

Analyse toutes les configurations d'agents IA sur votre machine. Pas de clé API, pas d'appels réseau - tout s'exécute localement.

Agents pris en charge : Claude Code, Claude Desktop, Cursor, Windsurf, VS Code, Gemini CLI, Codex CLI, Cline, Roo Code, Kilo Code, Copilot CLI, Aider, Continue, Zed, Amp, Amazon Q, Junie, Goose, Kiro, OpenCode, OpenClaw, Crush, Qwen Code, Grok CLI, Visual Studio, Kimi CLI, Trae, MaxClaw.

agentseal guard

Guard exécute un pipeline de détection en six étapes sur chaque fichier trouvé :

1. Signatures de motifs - motifs malveillants connus (accès aux identifiants, URL d'exfiltration, commandes shell)
2. Désobfuscation - décode les balises Unicode, Base64, les substitutions BiDi, les caractères de largeur nulle, les confusables TR39
3. Analyse sémantique - similarité d'embedding (MiniLM-L6-v2) capture les attaques reformulées qui contournent les motifs
4. Suivi de référence - hachages SHA-256 détectent les changements de configuration depuis votre dernier scan (détection de rug-pull)
5. Enrichissement du registre - scores de confiance en direct depuis le Registre de sécurité MCP (plus de 6 600 serveurs)
6. Règles personnalisées - règles YAML pour appliquer des politiques spécifiques à l'organisation

agentseal guard init             # generate .agentseal.yaml project policy
agentseal guard --output sarif   # SARIF for GitHub Security tab
agentseal guard --output json    # machine-readable output
agentseal guard --no-diff        # skip baseline delta section
agentseal guard test             # validate your custom rules

Scan

Teste un prompt système contre 225 sondes d'attaque adversariales : 82 techniques d'extraction, 143 techniques d'injection et 8 transformations par mutation adaptative. Renvoie un score de confiance déterministe.

Comment fonctionne la détection : Les sondes d'injection intègrent une chaîne canari unique (par ex. SEAL_A1B2C3D4_CONFIRMED). Si le canari apparaît dans la réponse, la sonde a fuité. Les sondes d'extraction utilisent la correspondance n-gram avec le prompt de vérité terrain. Pas de juge LLM - même entrée, même résultat, à chaque fois.

Score de confiance (0–100) :

# OpenAI
agentseal scan --prompt "You are a helpful assistant..." --model gpt-4o

# Anthropic
agentseal scan --prompt "You are a helpful assistant..." --model claude-sonnet-4-5-20250929

# Ollama (free, local)
agentseal scan --prompt "You are a helpful assistant..." --model ollama/llama3.1:8b

# Any HTTP endpoint
agentseal scan --url http://localhost:8080/chat

# From a file
agentseal scan --file ./prompt.txt --model gpt-4o

CI/CD

agentseal scan --file ./prompt.txt --model gpt-4o --min-score 75

Code de sortie 1 si le score de confiance est inférieur au seuil. Utilisez --output sarif pour l'intégration dans l'onglet Sécurité de GitHub.

Scan-MCP

Se connecte à un serveur MCP en direct via stdio ou SSE. Énumère chaque outil, puis exécute chaque description via la correspondance de motifs, la désobfuscation, la similarité sémantique et la classification LLM optionnelle. Produit un score de confiance par serveur.

# stdio server
agentseal scan-mcp --server npx @modelcontextprotocol/server-filesystem /tmp

# SSE server
agentseal scan-mcp --sse http://localhost:3001/sse

Détecte l'empoisonnement des descriptions d'outils - instructions cachées intégrées dans les descriptions d'outils qui poussent l'agent à exfiltrer des données, exécuter des commandes ou outrepasser l'intention de l'utilisateur.

Shield

Surveillant de fichiers en temps réel pour les chemins de configuration des agents. Notifications de bureau lorsque des menaces apparaissent. Met automatiquement en quarantaine les fichiers avec des charges utiles détectées.

pip install agentseal[shield]   # includes watchdog + desktop notification deps
agentseal shield

Surveille les mêmes chemins que guard analyse, mais en continu. Utile pour détecter les attaques de la chaîne d'approvisionnement où un npm install ou pip install modifie silencieusement vos configurations d'agent.

Comment ça marche

graph TD
    U["User"] -->|prompt| A["AI Agent (LLM)"]
    A -->|tool call| M1["MCP Server\n(filesystem)"]
    A -->|tool call| M2["MCP Server\n(slack)"]
    A -->|tool call| M3["MCP Server\n(database)"]

    M1 -->|reads| FS["~/.ssh/\n~/.aws/\n~/Documents/"]
    M2 -->|reads| SL["Messages\nChannels"]
    M3 -->|queries| DB["Tables\nCredentials"]

    SL -.->|"toxic flow"| M1
    M1 -.->|"exfiltration"| EX["Attacker"]

    style U fill:#1a1a2e,stroke:#58a6ff,color:#e6edf3
    style A fill:#1a1a2e,stroke:#58a6ff,color:#e6edf3
    style M1 fill:#3b1d0e,stroke:#f59e0b,color:#e6edf3
    style M2 fill:#3b1d0e,stroke:#f59e0b,color:#e6edf3
    style M3 fill:#3b1d0e,stroke:#f59e0b,color:#e6edf3
    style EX fill:#3b0e0e,stroke:#ef4444,color:#e6edf3
    style FS fill:#1a1a2e,stroke:#30363d,color:#8b949e
    style SL fill:#1a1a2e,stroke:#30363d,color:#8b949e
    style DB fill:#1a1a2e,stroke:#30363d,color:#8b949e

graph LR
    IN["Skill Files\nMCP Configs"] --> P["Pattern\nSignatures"]
    P --> D["Deobfuscation\n(Unicode Tags,\nBase64, BiDi,\nZWC, TR39)"]
    D --> S["Semantic\nAnalysis\n(MiniLM-L6-v2)"]
    S --> B["Baseline\nTracking\n(SHA-256)"]
    B --> R["Registry\nEnrichment"]
    R --> RU["Custom\nRules"]
    RU --> OUT["Report +\nSeverity"]

    style IN fill:#1a1a2e,stroke:#58a6ff,color:#e6edf3
    style P fill:#161b22,stroke:#30363d,color:#e6edf3
    style D fill:#161b22,stroke:#30363d,color:#e6edf3
    style S fill:#161b22,stroke:#30363d,color:#e6edf3
    style B fill:#161b22,stroke:#30363d,color:#e6edf3
    style R fill:#161b22,stroke:#30363d,color:#e6edf3
    style RU fill:#161b22,stroke:#30363d,color:#e6edf3
    style OUT fill:#0d4429,stroke:#22c55e,color:#e6edf3

Python API

from agentseal import AgentValidator

validator = AgentValidator.from_openai(
    client=openai.AsyncOpenAI(),
    model="gpt-4o",
    system_prompt="You are a helpful assistant...",
)
report = await validator.run()
print(f"Trust score: {report.trust_score}/100 ({report.trust_level})")

# Anthropic
validator = AgentValidator.from_anthropic(
    client=client, model="claude-sonnet-4-5-20250929", system_prompt="..."
)

# HTTP endpoint
validator = AgentValidator.from_endpoint(url="http://localhost:8080/chat")

# Custom function - bring your own agent
validator = AgentValidator(agent_fn=my_agent, ground_truth_prompt="...")

TypeScript API

npm install agentseal

import { AgentValidator } from "agentseal";
import OpenAI from "openai";

const validator = AgentValidator.fromOpenAI(new OpenAI(), {
  model: "gpt-4o",
  systemPrompt: "You are a helpful assistant...",
});

const report = await validator.run();
console.log(`Score: ${report.trust_score}/100 (${report.trust_level})`);

Le paquet npm fournit les mêmes commandes CLI (agentseal guard, scan, scan-mcp, shield) et une API TypeScript programmatique.

Fournisseurs pris en charge

Registre de sécurité MCP

Plus de 6 600 serveurs MCP scannés et notés pour les risques de sécurité. Recherchez par nom, parcourez les résultats, vérifiez les scores de confiance avant l'installation.

agentseal.org/mcp

Prérequis

• Python 3.10+ ou Node.js 18+
• guard, shield, scan-mcp fonctionnent hors ligne sans clé API
• scan nécessite un LLM - utilisez Ollama pour une inférence locale gratuite, ou fournissez une clé API cloud

Pro

AgentSeal Pro est destiné aux équipes de sécurité qui réalisent des évaluations continues. Il étend le scanner open source avec :

• Sondes d'empoisonnement d'outils MCP (+45) - rug-pull, shadowing, injection inter-outils
• Sondes d'empoisonnement RAG (+28) - injection de documents, manipulation de la récupération
• Sondes d'attaque multimodales (+13) - injection de prompt image, jailbreaks audio, stéganographie
• Cartographie du génome comportemental - profile comment un agent répond à travers les dimensions d'attaque
• Rapports PDF et tableau de bord - rapports exportables pour la conformité et l'examen des parties prenantes

Pourquoi AgentSeal ?

*Le CLI Snyk agent-scan est sous licence Apache-2.0. La plateforme Evo, Agent Guard et le red-teaming sont des SaaS propriétaires.

Contribuer

Vous avez trouvé une lacune de détection, un faux positif ou vous souhaitez ajouter une nouvelle sonde ? Consultez CONTRIBUTING.md pour les instructions d'installation et le processus de PR.

• Signaler des problèmes : github.com/AgentSeal/agentseal/issues
• Catalogue de sondes : PROBES.md - liste complète des 225 sondes d'attaque avec techniques et sévérité

Licence

FSL-1.1-Apache-2.0