DockSec

AIを活用したDockerセキュリティスキャナー。脆弱性を平易な英語で解説します

DockSecとは？

DockSecは、複雑なセキュリティスキャン結果と開発者が実行可能な修正の間のギャップを埋めるOWASP Lab Projectです。業界標準のスキャナー（Trivy、Hadolint、Docker Scout）とAIを統合し、コンテキストを考慮したセキュリティ分析を提供します。

200以上のCVEのリストで圧倒する代わりに、DockSecは次のことを行います：

• 特定のコンテナ設定に実際に影響を与えるものを優先順位付けします。
• セキュリティ専門用語だけでなく、脆弱性を平易な英語で解説します。
• Dockerfileに対する具体的な修正を提案します。
• チーム向けのプロフェッショナルでインタラクティブなセキュリティレポートを生成します。

すべてのスキャンはローカルで実行されます。マシンから送信されるのは、選択したAIプロバイダーに送信される（シークレットを編集済みの）ファイルコンテンツのみです。ローカルモデルまたはスキャンのみのモードを使用すれば、何も外部に送信されません。データフローとプライバシーを参照してください。

仕組み

DockSecは4段階のパイプラインに従います：

1. スキャン：Trivy、Hadolint、Docker Scoutを環境上でローカルに実行します。
2. 分析：AIがすべてのスキャナーの結果を関連付けてノイズを除去し、実際の影響を評価します。
3. 推奨：人間が読める説明と具体的な修復手順を生成します。
4. レポート：実用的な結果をHTML、PDF、JSON、CSV、SARIF、CycloneDX SBOMとしてエクスポートします。

はじめに

1. 前提条件

DockSecはローカルスキャナーをオーケストレーションするため、以下が必要です：

または、DockSecにTrivyとHadolintを自動インストールさせることもできます：```bash python -m docksec.setup_external_tools

3. 最初のスキャンを実行する

ローカルスキャンにはAPIキーは不要です：```bash docksec Dockerfile --scan-only

各プロバイダーには適切なデフォルトモデルが設定されています（OpenAI: gpt-4o、Anthropic: claude-haiku-4-5、Google: gemini-1.5-pro、Ollama: llama3.1）。そのため、--model は オプションです。フラグを繰り返し指定しないようにするには、環境変数を設定するか（または実行するディレクトリの .env ファイルに記述します。DockSec が自動的に読み込みます）：```bash export LLM_PROVIDER=anthropic export LLM_MODEL=claude-sonnet-5 docksec Dockerfile

一般的なコマンド```bash

Scan Dockerfile + Docker image (AI + scanners)

docksec Dockerfile -i myapp:latest

Scan a Docker Compose file and all its services

docksec --compose docker-compose.yml

Scan only a Docker image

docksec --image-only -i myapp:latest

Fast local scan, no AI, no API key

docksec Dockerfile --scan-only

Choose which severity levels the image scan reports (default: CRITICAL,HIGH)

docksec -i myapp:latest --image-only --severity CRITICAL,HIGH,MEDIUM

Fail the build (exit 1) if any finding is HIGH or above

docksec -i myapp:latest --image-only --fail-on high

Write only the report formats you want, to a directory of your choice

docksec Dockerfile --scan-only --format json,html --output-dir ./reports

Print results as JSON to stdout for scripts and CI pipelines

docksec -i myapp:latest --image-only --json

Write a SARIF report for GitHub Code Scanning

docksec Dockerfile --scan-only --sarif

Write a CycloneDX SBOM of an image for supply-chain tooling

docksec --image-only -i myapp:latest --sbom

Fully offline scan: local Trivy DB, no network, no AI

docksec --image-only -i myapp:latest --offline

Save today's findings as a baseline, then only gate on new findings later

docksec -i myapp:latest --image-only --baseline .docksec-baseline.json --update-baseline docksec -i myapp:latest --image-only --baseline .docksec-baseline.json --fail-on high

Suppress triaged findings with an auditable ignore file

docksec -i myapp:latest --image-only --ignore-file .docksec-ignore.yml

Force a fresh scan, bypassing the results cache

docksec -i myapp:latest --image-only --no-cache

Install AI-assistant skill files (Claude Code, Cursor, Copilot, and more)

docksec install-skill

Output control

docksec Dockerfile --scan-only --quiet # warnings, errors, summary only docksec Dockerfile --scan-only --verbose # INFO-level diagnostics on stderr docksec Dockerfile --scan-only --verbose --log-file logs/docksec.log docksec Dockerfile --no-color # also honors NO_COLOR

すべての設定は任意です。省略した項目は環境変数にフォールバックし、さらに組み込みのデフォルト値にフォールバックします。完全な注釈付きの例は examples/.docksec.yml にあります。

優先順位

優先度の高い順:``` CLI flag > environment variable > .docksec.yml > built-in default

--json 単独ではレポートファイルは書き込まれず、--format と組み合わせることで、同じ実行でファイルの書き込みと JSON の出力の両方を行えます。--json モードでは、人間が読めるメッセージはすべて stderr に移動するため、stdout には JSON ペイロードのみが含まれます。

GitHub Code Scanning 向けの SARIF 出力

--sarif は、他のレポート形式と並んで SARIF 2.1.0 レポートを書き込みます。標準の github/codeql-action/upload-sarif アクションでアップロードすると、プルリクエスト上や Security タブで検出結果が直接注釈付きで表示されます。```yaml

• name: Run DockSec uses: OWASP/[email protected] with: dockerfile: 'Dockerfile' sarif: 'true'

• name: Upload SARIF to GitHub Code Scanning uses: github/codeql-action/upload-sarif@v3 if: always() with: sarif_file: ~/.docksec/results

検出結果は脆弱性ID、ターゲット、パッケージ名で照合されるため、無関係な検出結果が増減してもベースラインは有効なままです。現在の状態を新しいベースラインとして受け入れたい場合は、--update-baseline を指定して再実行してください。

検出結果の無視（waivers）

--ignore-file FILE は、チームがトリアージして受け入れた個別の検出結果を抑制します。ベースライン（特定時点のスナップショット）とは異なり、無視ファイルは明示的でレビュー可能なリストであり、各エントリには理由と任意の有効期限日が含まれます。現在のディレクトリに .docksec-ignore.yml ファイルが存在する場合、それは自動的に読み込まれます。```yaml

.docksec-ignore.yml

ignores:

• id: CVE-2023-45853 # Trivy vulnerability ID or DockSec rule ID reason: "zlib CVE; code path not reachable, vendor fix pending" expires: 2026-12-31 # optional; entry stops applying after this date
• id: compose-missing-healthcheck reason: "healthchecks are handled by the orchestrator"

--sbom は単一のイメージ（-i）を必要とするため、compose 実行ではスキップされます。--sarif と同様に、--format とは独立しています。

データフローとプライバシー

DockSec は、何がマシンから送信されるかを常に把握できるように設計されています：

• スキャンは完全にローカルで実行されます。 Trivy、Hadolint、セキュリティスコアはお使いのマシン上で実行されます。イメージの内容が DockSec によってアップロードされることは一切ありません。
• AI 分析では、スキャンしたファイルのみが送信されます。 AI パスが実行されると、Dockerfile または compose ファイルの内容（スコアリング用の脆弱性数の短い要約も含む）が、設定した LLM プロバイダーに送信されます。それ以外の情報は送信されません。
• シークレットは送信前にマスクされます。 ファイル内のシークレットらしき値（パスワード、トークン、API キー、秘密鍵ブロック）は、コンテンツが AI プロバイダーに送信される前にマスクされます。キー名は表示されたままになるため、露出した認証情報は引き続きフラグが立てられます。オプトアウトするには --no-redact を使用します。
• 完全にローカルな AI がサポートされています。 --provider ollama を使用すると、AI 分析を自分のハードウェア上で実行できます。また、--scan-only / --offline を使用すると、AI を完全にスキップできます。
• テレメトリはありません。 DockSec は使用データを収集せず、外部に情報を送信することもありません。

オフラインモード

--offline は、ネットワークアクセスなしでスキャンを実行します。すでにディスク上にある Trivy 脆弱性データベースを使用し（DB の更新なし）、ネットワークを必要とする AI 分析と Docker Scout の高度なスキャンの両方をスキップします。これは、エアギャップ環境やロックダウンされた環境でスキャンする最も簡単な方法です：```bash docksec --image-only -i myapp:latest --offline

これにより、以下が作成または更新されます：

• .claude/commands/docksec.md（Claude Codeスラッシュコマンド /docksec）
• .cursor/rules/docksec.mdc（Cursor）
• AGENTS.md（Codex CLI）、GEMINI.md（Gemini CLI）
• .github/copilot-instructions.md（GitHub Copilot）

これらのファイルはレビューしてコミットできるプレーンテキストであり、何も実行されません。コマンドを再実行すると、DockSecセクションが重複するのではなく、その場で更新されます。

機能

• スマート分析：AIが脆弱性があなたの特定の環境にとって何を意味するかを説明します。
• マルチLLM対応：OpenAI、Anthropic Claude、Google Gemini、またはOllama経由のローカルモデル。
• プライバシー最優先：シークレット値はAIプロバイダーにコンテンツが送信される前にマスクされ、スキャンは完全にローカルで実行され、テレメトリはありません。
• Docker Composeスキャン：オーケストレーションレベルの設定ミスを検出し、composeファイル内のすべてのサービスをスキャンします。
• 深い統合：Trivy（脆弱性）、Hadolint（リンティング）、Docker Scoutを組み合わせます。
• セキュリティスコアリング：0〜100のスコアと評価で、時間の経過に伴うセキュリティ態勢を追跡します。
• リッチな形式：HTML（インタラクティブ）、PDF、JSON、CSV、SARIF、CycloneDX SBOM。
• CI/CD対応：--fail-on終了コード、ベースライン/ラチェットモード、監査可能な免除、JSON-to-stdout、MarketplaceのGitHub Action。
• オフラインモード：ローカルのTrivyデータベースを使用して完全にエアギャップ環境でスキャン（--offline）。
• AIアシスタントスキル：docksec install-skillで、Claude Code、Cursor、Copilotなどにリポジトリ内でDockSecを実行する方法を教えます。

DockSecの比較

DockSecは、これらの中で唯一、コンテキストに応じたDockerfile修正と、完全にオープンソースでOWASPがガバナンスを担い、ローカルで実行可能な設計を組み合わせています。SnykとAikidoは有能なAI修正を提供しますが、データを自社サービスに送信する商用クラウドプラットフォームとしてのみです。Trivyはオープンソースでローカルですが、検出で止まり、修正の支援はしません。DockSecは、修正ガイダンスとデータの完全な制御の両方を無料で必要とする開発者や、規制対象またはエアギャップ環境のチームにとってのギャップを埋めます。

ロードマップ

DockSecの今後の方向性についてはROADMAP.mdを参照してください：ローカルDockerデーモンなしのレジストリスキャン、リポジトリレベルのポリシー設定ファイル、Jenkins/GitLab/Azure DevOpsテンプレート、公式コンテナイメージ、KubernetesとHelmのスキャンなど。優先順位に関するフィードバックと投票は、issuesとOWASP Slackで歓迎します。

貢献

DockSecはコミュニティの貢献によって成長しています。開発者、デザイナー、セキュリティ愛好家のいずれであっても、参加する方法はたくさんあります：

• コード貢献：バグの修正や新機能の追加。
• ドキュメント：ガイドの改善やチュートリアルの作成。
• 問題報告：バグの特定と報告。
• フィードバック：経験や提案の共有。

始めるには、貢献ガイドライン、行動規範、スポンサーシップガイドをご覧ください。

リーダーとコミュニティ

DockSecは、コンテナセキュリティを身近なものにすることに専念する献身的なチームによって率いられています：

• Advait Patel - プロジェクトリード
• Arkadii Yakovets - プロジェクト共同リード

私たちはここにいます：

• OWASPプロジェクトページ：owasp.org/DockSec/
• OWASP Slack：#project-docksec
• PyPI：pypi.org/project/docksec/
• 問題：バグを報告
• 変更履歴：CHANGELOG.md