Orbyx AI SPM - AI Security Posture Management

AIセキュリティポスチャ管理（AI-SPM）は、人工知能（AI）および機械学習（ML）システムのセキュリティと整合性を維持するための包括的なアプローチです。AIモデル、データ、インフラストラクチャのセキュリティポスチャを継続的に監視、評価、改善することを含みます。AI-SPMには、AI導入に関連する脆弱性、設定ミス、潜在的なリスクの特定と対処、および関連するプライバシーとセキュリティ規制への準拠の確保が含まれます。

このオープンソースプロジェクトは、エンタープライズレベルのAI-SPMの実装に特化しています。これにより、組織はAIシステムを脅威から積極的に保護し、データの露出を最小限に抑え、AIアプリケーション（エージェント、mpcサーバー、モデルなど）の信頼性を維持することができます。あなたの組織はAIアプリケーションに全力を注いでいますが、それらを保護する準備はできていますか？
回答する前に、以下の具体的な質問を考えてみてください：
環境内のすべてのシャドウAI（AIモデル、エージェント、関連リソースを含む）を特定できますか？
データポイズニング、バイアス、コンプライアンス違反を防ぐためにAIデータを効果的に保護していますか？
優先順位をつけて重要なAIリスクをコンテキストとともに把握する方法を知っていますか？
AIパイプライン内の不審なアクティビティを迅速に検出し対応できる自信はありますか？
これらの質問のうち1つでも「わからない」または「いいえ」と答えた場合、このプロジェクトを詳しく見るべきです。これにより、AIエコシステムのセキュリティの現状を確認できます。

AIモデル、エージェント、関連リソースのセキュリティを発見します。データ漏洩やリソースの悪用につながる可能性のあるAIアプリケーションのサプライチェーン/パイプラインおよびエージェント全体のリスクを特定します。 AI利用に関する適切なガバナンス制御を実装します。

OBS package build status

OrbiX AI SPM

クイックデプロイガイド101

Orbyx AI SPMを数ステップでローカルに起動します。前提条件：

Mac OS:

brew install mkcert istioctl
mkcert -install

Ubuntu / Debian:

sudo apt-get update
sudo apt-get install -y libnss3-tools  # mkcert needs this to trust the CA in browsers (SSL suport)

Fedora / RHEL

sudo dnf install -y nss-tools

すべてのLinux

curl -fsSLo /tmp/mkcert "https://github.com/FiloSottile/mkcert/releases/latest/download/mkcert-v1.4.4-linux-amd64"
sudo install -m 0755 /tmp/mkcert /usr/local/bin/mkcert

curl -fsSL https://istio.io/downloadIstio | sh -
sudo install -m 0755 istio-*/bin/istioctl /usr/local/bin/istioctl

mkcert -install

arm64 Linuxを使用している場合は、mkcertのURL内の linux-amd64 を linux-arm64 に置き換えてください。

ステップ1 — K8S（Kind）クラスタのインストール

リポジトリをクローンします。

起動（クリーンクラスタ）

/<project_root> から実行します。各ステップは冪等です。

  <project_root>/deploy/scripts/bootstrap-cluster.sh

新しいマシンでのエンドツーエンド：約20分。AISPMチャートのみを再デプロイする後続の実行は約5分かかります。

ブートストラップが完了したら、次のURLに移動します：

いずれかのページで サインイン をクリックします — デモアカウント：admin / admin。

これで完了です！ 起動して実行中です。

管理ポータル - 概要

すべてのエージェント、モデル、データソースにわたるリアルタイムのAIセキュリティポスチャ — インベントリ、ランタイム、ポリシー、脅威対応を統合。

管理ポータル - ダッシュボード

エージェント、モデル、コンテキストフロー全体にわたるリアルタイムの可視性、リスク検出、ポリシー適用を提供するAIセキュリティポスチャ管理コントロールプレーン。

管理ポータル - インベントリ

デモを確認する

アーキテクチャ概要

Orbyx AI-SPM Architecture

コントロールプレーンとデータパス

Control Plane & Data Path

プルリクエストガイドライン

1つのプルリクエストで1つの関心事 — 変更を集中させレビュー可能に
明確な説明を書く — 何が変わったのか、その理由
テストを含める — 新機能とバグ修正にはテストカバレッジを
CIを通過させる — レビュー前にすべてのテストが成功していること
ドキュメントを更新する — 動作を変更した場合は、関連する .md ファイルを更新

ブランチの命名：

タイプ	パターン
機能	`feat/short-description`
バグ修正	`fix/short-description`
ドキュメント	`docs/short-description`

プロジェクト構造

services/          # バックエンドマイクロサービス（Python / FastAPI）
ui/                # フロントエンド（React + Vite）
platform_shared/   # 共有Pythonモジュール（JWT、Kafka、モデル）
spm/               # SPMポリシーとコンプライアンス定義
opa/               # OPA Regoポリシー
grafana/           # ダッシュボードJSONとプロビジョニング設定
prometheus/        # スクレイプ設定
tests/             # ユニットテストと統合テスト
scripts/           # 開発ユーティリティ（JWT発行など）

問題の報告

GitHub Issueを開き、以下を含めてください：

問題の明確な説明
再現手順
関連するログ（make logs-api 出力）
環境（OS、Dockerバージョン、チップアーキテクチャ）

コードスタイル

Python — PEP 8に準拠。可能な限り型ヒントを使用
JavaScript — 標準のESM。外部リンター設定は不要
コミット — Conventional Commits を使用（feat:、fix:、docs: など）

AI-SPM

人気