
OWASP セキュアエージェント プレイブック プロジェクト
AIエージェント向けのオープンソースセキュリティプレイブック。構造化され、OWASPに基づいた手順により、エージェントがコードレビューからAIエージェントセキュリティ監査までセキュリティエンジニアリングタスクを実行できるようにします。
プレイブックがないと、AIエージェントに「コードのセキュリティをレビューして」と頼んでも、表面的なチェックリストしか返ってきません。これらのプレイを使えば、エージェントは構造化されたOWASP準拠の手順に従い、すべての脆弱性クラスを体系的にテストし、CWEマッピング、OpenCRE相互参照、証拠スニペット、具体的な修正コードを含む結果を生成します。
これはフレームワークでもライブラリでもありません。インポートするコードはありません。
各プレイは、チェックリスト、判断基準、出力テンプレートを備えたステップバイステップのセキュリティ手順です。AIエージェントが手順に従って、一貫性のあるエビデンスベースの結果を生成します。SOCアナリストのプレイブックと同様に考えてください。ただし、AIエージェントが実行するために書かれています。
Claude Codeを使用する場合(推奨):
ステップ1 — プラグインマーケットプレイスを登録:
/plugin marketplace add OWASP/secure-agent-playbook
ステップ2 — スキルセットをインストール:
/plugin install code-security-skills@agent-security-playbook
/plugin install ai-security-skills@agent-security-playbook
ステップ3 — 会話の中でタスクに言及してスキルを使用:
"Review this code for security issues"
"Scan my dependencies for CVEs"
"Audit this MCP server configuration"
"Test this chatbot for prompt injection"
Claudeはコンテキストに基づいて関連スキルを自動的に有効化します。利用可能なすべてのスキルについてはスキルカタログを、結果の例については出力例を参照してください。
組織プラグイン — Organization Pluginsを介してインストールするClaude組織管理者向け:
secure-agent-playbook.zipをダウンロード注: GitHubの「Download ZIP」ボタンは使用しないでください。ファイルがサブディレクトリにネストされ、プラグインバリデーターが拒否します。常にリリースアセットのzipを使用してください。
ローカル開発 — GitHubではなくローカルクローンからテストする場合:
/plugin marketplace add /path/to/agent-security-playbook
/plugin install code-security-skills@agent-security-playbook
/plugin install ai-security-skills@agent-security-playbook
Claude Codeを使用しない場合:
プレイを任意のAIエージェントまたは手動使用の手順として直接参照:
plugins/ai-security-skills/plays/agent-security-audit.mdの手順に従ってください」code-security-skills)ai-security-skills)エージェントは自律型セキュリティスペシャリストで、スキルを呼び出し構造化レポートを生成します。各エージェントには焦点を絞ったシステムプロンプト、スコープされたツールアクセス、事前ロードされたスキルがあります。個別に使用することも、協調チームとして使用することもできます。
スタンドアロン使用 — 任意のエージェントを直接呼び出し:
"code-security-reviewerを使ってsrc/をレビューして"
"dependency-auditorを使ってこのプロジェクトをスキャンして"
チーム評価 — エージェントチームを有効にすると、チームリーダーが並行してスペシャリストを派遣し、発見事項を統合して単一のレポートにまとめます:
"このプロジェクトの完全なセキュリティ評価を実行して"
チームリーダーは対象範囲を決定し、関連スペシャリストを派遣し(焦点領域が存在しない場合はスキップ)、発見事項の重複排除、クロスドメインリスクチェーンの特定、templates/report.mdを使用した統合レポートを生成します。
エージェントチームには
CLAUDE_CODE_EXPERIMENTAL_AGENT_TEAMS=1が必要です。セットアップについてはClaude Codeドキュメントを参照してください。個々のエージェントはこのフラグなしで動作します。
Node.js/Expressコードベースに対して"Review src/auth/ for security issues"を実行すると、次のような結果が生成されます:
Security Code Review — src/auth/
Scope: Node.js/Express, server-side, processes user credentials
Findings: CRITICAL 1 | HIGH 2 | MEDIUM 1 | LOW 0
src/auth/login.js:42idパラメータを介して任意のSQLを実行できます// src/auth/login.js:42
const user = await db.query("SELECT * FROM users WHERE id=" + req.params.id);
const user = await db.query("SELECT * FROM users WHERE id = $1", [req.params.id]);
すべてのスキルは、重大度、CWE、証拠、修正コードを含む構造化された結果を生成します。 完全なサンプル評価レポートについては
examples/を参照してください。
差別化要因 — AIエージェント時代向けに特別に設計されたセキュリティ手順。ai-security-skillsプラグインにバンドルされています。
あらゆるコードベースに即時の実用的価値。code-security-skillsプラグインにバンドルされています。
3層設計 — すべての層はプラグインソースフォルダ内に存在し、マーケットプレイスインストール時にスキルが必要とするすべてをバンドルします:
plugins/<name>/agents/ — 焦点を絞ったシステムプロンプトを持つ自律型セキュリティスペシャリスト。各プラグイン内に配置。各エージェントは1つ以上のスキルを呼び出し、隔離されたコンテキストで動作し、構造化レポートを生成します。単独または協調チームとして動作可能。plugins/<name>/skills/ — Agent Skills仕様に従った自己完結型のSKILL.mdファイル。plugins/code-security-skills/とplugins/ai-security-skills/を介して配信、.claude-plugin/marketplace.jsonを介してマーケットプレイスに登録。各スキルは手順を要約し、同じプラグイン内の対応するプレイを参照します。plugins/<name>/plays/ — 詳細なチェックリスト、テーブル、判断基準、例を含む完全な参照手順。スキルはこれらを参照して包括的にカバーします。plugins/<name>/templates/ および plugins/<name>/data/ — 出力テンプレート(finding.md、report.md)とスキルが実行時にロードするOWASP参照データセット(FIASSE v1.0.4、ASVS v5.0、セキュアコードプロンプト)。エージェントがオーケストレーションし、スキルが実行し、プレイが完全な手順を提供します。コントリビューターはプレイを編集します。つまり、プレイブックは任意のAIエージェントで動作し(プレイを指し示すだけ)、Claude Codeユーザーはエージェントとスキルを備えたプラグインベースのインストールを利用できます。
すべてのプレイはOWASP標準とデータセットを参照しています:
詳細なガイドラインについてはCONTRIBUTING.mdを参照してください。
新しいプレイは以下を満たす必要があります:
templates/finding.md形式を使用して結果を生成するplays/フォルダ内に配置するCreative Commons Attribution 4.0 International(CC-BY-4.0)の下でライセンスされています。アップストリームのOWASPプロジェクトコンテンツの帰属についてはTHIRD_PARTY_NOTICES.mdを参照してください。
| スキル | 機能 | こう言う | OWASP参照 |
|---|
code-review-security | Top 10 + ASVSにマッピングされたセキュリティコードレビュー | "このコードをセキュリティ問題についてレビューして" | Top 10、ASVS |
sca-audit | 到達可能性分析を伴う依存関係CVEスキャン | "依存関係のCVEをスキャンして" | A06:2021 |
secrets-scan | ハードコードされた認証情報とAPIキーを検出 | "ハードコードされたシークレットをスキャンして" | CWE-798 |
api-security-review | OWASP API Top 10(2023)に対するAPIレビュー | "このAPIのセキュリティをレビューして" | API Top 10 |
web-security-review | OWASP Top 10(2021)に対するWebアプリレビュー | "このWebアプリをOWASP Top 10でレビューして" | Top 10 |
mobile-code-review | OWASP MASVS v2.1.0に対するネイティブAndroid/iOSソースレビュー | "このモバイルアプリのセキュリティをレビューして" | MASVS v2.1.0 |
iac-security-review | IaCセキュリティ(Terraform、K8s、CloudFormation) | "このTerraformのセキュリティをレビューして" | CIS Benchmarks |
securability-engineering | 本質的にセキュアなコードを生成(FIASSE v1.0.4) | "~のセキュアなコードを生成して" | FIASSE v1.0.4 |
securability-engineering-review | コードのセキュリティ可能性を評価(0-10 SSEMスコア) | "このコードのセキュリティ可能性を評価して" | FIASSE v1.0.4/SSEM |
prd-securability-enhancement | コード作成前にASVSカバレッジとFIASSE SSEM要件でPRD/仕様書を強化 | "このPRDを強化して" / "機能をASVSにマッピングして" | ASVS、FIASSE v1.0.4 |
security-guidance | セキュリティ感受性コードに対する自動トリガーASVSガイダンス | (自動トリガー) | ASVS 5.0 |
| スキル | 機能 | こう言う | OWASP参照 |
|---|
agent-security-audit | エージェントの権限、インジェクション面、データ流出経路を監査 | "このエージェントのセキュリティを監査して" | LLM Top 10 |
llm-risk-assess | LLM Top 10 2025に対するLLMアプリ評価 | "このアプリのLLMリスクを評価して" | LLM Top 10 |
agentic-ai-risk-assess | Top 10 Agentic 2026に対するエージェンティックアプリ評価 | "エージェンティックAIリスクを評価して" | Agentic Top 10 |
mcp-server-review | MCPサーバーセキュリティレビュー | "このMCPサーバーをレビューして" | LLM Top 10 |
prompt-injection-test | プロンプトインジェクションテスト(Arcanum PI分類法) | "プロンプトインジェクションをテストして" | LLM01 |
multi-agentic-threat-model | CSA MAESTRO 7層脅威モデリング | "このマルチエージェントシステムの脅威をモデル化して" | CSA MAESTRO |
| エージェント | 焦点 | 呼び出されるスキル |
|---|
code-security-reviewer | コード脆弱性、シークレット、Webセキュリティ | code-review-security、secrets-scan、web-security-review |
dependency-auditor | サプライチェーンと依存関係のCVEリスク | sca-audit |
api-security-reviewer | OWASP API Top 10に対するAPIセキュリティ | api-security-review |
mobile-security-reviewer | OWASP MASVS v2.1.0に対するネイティブAndroid/iOSソース | mobile-code-review |
ai-security-assessor | エージェント設定、MCPサーバー、LLMアプリリスク | agent-security-audit、mcp-server-review、llm-risk-assess、prompt-injection-test |
security-team-lead | スペシャリストを調整し、レポートを統合 | securability-engineering-review |
| プレイ | 機能 |
|---|
| agent-security-audit | エージェント権限、プロンプトインジェクション面、データ流出経路、ガードレールを監査 |
| agentic-ai-risk-assess | OWASP Top 10 for Agentic Applications 2026に対するエージェンティックAIアプリケーションを評価 |
| ai-security-verification | OWASP AI Security Verification Standard (AISVS)に対するAI駆動アプリケーションを検証 |
| llm-risk-assess | OWASP Top 10 for LLM Applicationsに対するLLMアプリケーションを評価 |
| mcp-server-review | 過剰権限付与、インジェクション、データ露出についてMCPサーバー実装をレビュー |
| multi-agentic-threat-model | CSA MAESTRO 7層フレームワークとOWASP Multi-Agentic System Guide v1.0を使用してマルチエージェントシステムを脅威モデル化 |
| prompt-injection-testing | LLMアプリを18の攻撃手法、20の回避技術、13の意図に対してテスト |
| プレイ | 機能 |
|---|
| sca-audit | 到達可能性分析を伴う既知のCVEについて依存関係をスキャン |
| code-review-security | OWASP Top 10およびASVSにマッピングされた体系的なセキュリティコードレビュー |
| secrets-scan | ハードコードされた認証情報、APIキー、トークンを検出 |
| api-security-review | OWASP API Security Top 10に対するAPIのレビュー |
| owasp-top10-web-review | OWASP Top 10 (2021)に対するWebアプリケーションレビュー |
| mobile-code-review | OWASP MASVS v2.1.0に対するネイティブAndroid/iOSソースコードレビュー |
| iac-security-review | CISベンチマークとクラウドセキュリティベストプラクティスに対するTerraform、Kubernetes、CloudFormationのレビュー |
| securability-engineering-review | FIASSE v1.0.4/SSEMセキュア属性(保守性、信頼性、信頼性、透明性)に対するコード評価 |
| プロジェクト | 関係 |
|---|
| OWASP Agent Skills Project | AIコーディングエージェント向けのプロアクティブなASVS 5.0ガイダンス — エージェントがセキュアなコードを書くのを支援します。彼らのASVS参照データをplugins/code-security-skills/data/asvs/で使用しています。補完的:彼らはコード生成をガイドし、私たちは既存コードの脆弱性を発見します。 |
| Securability Engineering | 仕様ファイル分析と生成制約(ベンチマークおよび調整済み)を介した、さまざまなAIコード生成ツール向けのセキュアなコード生成(OWASP FIASSE)とセキュアコード要件(ASVS)。 |
| Arcanum PI Taxonomy | Jason Haddixによるプロンプトインジェクション攻撃分類。私たちのprompt-injection-testingプレイはこの分類法に基づいています。CC BY 4.0。 |
| OpenCRE | 標準間要件マッピング(CWE、ASVS、WSTG、NIST 800-53)。発見事項でOpenCREリンクを使用し、マルチフレームワークのトレーサビリティを実現しています。 |