owasp/secure-agent-playbookOWASP 보안 에이전트 플레이북 프로젝트
AI 에이전트를 위한 오픈소스 보안 플레이북입니다. 에이전트가 코드 리뷰부터 AI 에이전트 보안 감사까지 보안 엔지니어링 작업을 수행할 수 있도록 하는, OWASP에 기반한 구조화된 절차를 제공합니다.
플레이북 없이 AI 에이전트에게 "내 코드를 보안 관점에서 검토해줘"라고 요청하면 표면적인 체크리스트만 받게 됩니다. 이 플레이들을 사용하면 에이전트가 OWASP에 기반한 구조화된 절차를 따르며, 모든 취약점 클래스를 체계적으로 테스트하고 CWE 매핑, OpenCRE 상호 참조, 증거 스니펫, 구체적인 수정 코드가 포함된 결과를 산출합니다.
이것은 프레임워크나 라이브러리가 아닙니다. 임포트할 코드는 없습니다.
각 플레이는 체크리스트, 판단 기준, 출력 템플릿이 포함된 단계별 보안 절차입니다. AI 에이전트는 이 절차를 따라 일관되고 증거에 기반한 결과를 산출합니다. SOC 분석가의 플레이북을 떠올려 보세요 — 다만 AI 에이전트가 실행하도록 작성된 것입니다.
Claude Code 사용 시 (권장):
1단계 — 플러그인 마켓플레이스를 등록합니다:
/plugin marketplace add OWASP/secure-agent-playbook
2단계 — 스킬 세트를 설치합니다:
/plugin install code-security-skills@agent-security-playbook
/plugin install ai-security-skills@agent-security-playbook
3단계 — 대화에서 작업을 언급하여 스킬을 사용합니다:
"Review this code for security issues"
"Scan my dependencies for CVEs"
"Audit this MCP server configuration"
"Test this chatbot for prompt injection"
Claude는 컨텍스트에 따라 관련 스킬을 자동으로 활성화합니다. 사용 가능한 모든 스킬은 스킬 카탈로그를, 결과가 어떻게 보이는지는 출력 예시를 참조하세요.
조직 플러그인 — Organization Plugins를 통해 설치하는 Claude 조직 관리자용:
secure-agent-playbook.zip을 다운로드합니다참고: GitHub의 "Download ZIP" 버튼을 사용하지 마세요 — 이 버튼은 플러그인 검증기가 거부하는 하위 디렉터리에 파일을 중첩시킵니다. 항상 릴리스 에셋 zip을 사용하세요.
로컬 개발 — GitHub 대신 로컬 클론에서 테스트하려면:
/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 없이:
모든 AI 에이전트 또는 수동 사용을 위한 절차로 플레이를 직접 참조하세요:
plugins/ai-security-skills/plays/agent-security-audit.md"code-security-skills)| 스킬 | 수행하는 작업 | 이렇게 말하세요 | OWASP 참조 |
|---|---|---|---|
code-review-security | Top 10 + ASVS에 매핑된 보안 코드 리뷰 | "Review this code for security issues" | Top 10, ASVS |
sca-audit | 도달 가능성 분석을 포함한 의존성 CVE 스캔 | "Scan my dependencies for CVEs" | A06:2021 |
secrets-scan | 하드코딩된 자격 증명 및 API 키 탐지 | "Scan for hardcoded secrets" | CWE-798 |
api-security-review | OWASP API Top 10 (2023)에 대한 API 리뷰 | "Review this API for security" | API Top 10 |
web-security-review | OWASP Top 10 (2021)에 대한 웹 앱 리뷰 | "Review this web app for OWASP Top 10" | Top 10 |
mobile-code-review | OWASP MASVS v2.1.0에 대한 네이티브 Android/iOS 소스 리뷰 | "Review this mobile app for security" | MASVS v2.1.0 |
iac-security-review | IaC 보안 (Terraform, K8s, CloudFormation) | "Review this Terraform for security" | CIS Benchmarks |
securability-engineering | 본질적으로 보안 가능한 코드 생성 (FIASSE v1.0.4) | "Generate secure code for..." | FIASSE v1.0.4 |
securability-engineering-review | 코드 보안 가능성 평가 (0-10 SSEM 점수) | "Assess the securability of this code" | FIASSE v1.0.4/SSEM |
prd-securability-enhancement | 코드 작성 전 ASVS 커버리지 및 FIASSE SSEM 요구사항으로 PRD/스펙 강화 | "Harden this PRD" / "Map features to ASVS" | ASVS, FIASSE v1.0.4 |
security-guidance | 보안에 민감한 코드에 대한 자동 트리거 ASVS 가이던스 | (자동 트리거) | ASVS 5.0 |
ai-security-skills)| 스킬 | 수행하는 작업 | 이렇게 말하세요 | OWASP 참조 |
|---|---|---|---|
agent-security-audit | 에이전트 권한, 인젝션 표면, 데이터 유출 경로 감사 | "Audit this agent's security" | LLM Top 10 |
llm-risk-assess | LLM Top 10 2025에 대한 LLM 앱 평가 | "Assess LLM risks for this app" | LLM Top 10 |
agentic-ai-risk-assess | Top 10 Agentic 2026에 대한 에이전틱 앱 평가 | "Assess agentic AI risks" | Agentic Top 10 |
mcp-server-review | MCP 서버 보안 리뷰 | "Review this MCP server" | LLM Top 10 |
prompt-injection-test | 프롬프트 인젝션 테스트 (Arcanum PI Taxonomy) | "Test for prompt injection" | LLM01 |
multi-agentic-threat-model | CSA MAESTRO 7계층 위협 모델링 | "Model threats for this multi-agent system" | CSA MAESTRO |
ai-security-verification | OWASP AISVS (13개 카테고리)에 대한 AI 애플리케이션 검증 | "Verify this AI app against AISVS" | AISVS |
에이전트는 스킬을 호출하고 구조화된 보고서를 생성하는 자율 보안 전문가입니다. 각 에이전트는 집중된 시스템 프롬프트, 범위가 지정된 도구 접근 권한, 사전 로드된 스킬을 갖추고 있습니다. 개별적으로 또는 조정된 팀으로 사용하세요.
| 에이전트 | 초점 | 호출하는 스킬 |
|---|---|---|
code-security-reviewer | 코드 취약점, 시크릿, 웹 보안 | code-review-security, secrets-scan, web-security-review |
dependency-auditor | 공급망 및 의존성 CVE 위험 | sca-audit |
api-security-reviewer | OWASP API Top 10에 대한 API 보안 | api-security-review |
mobile-security-reviewer | OWASP MASVS v2.1.0에 대한 네이티브 Android/iOS 소스 | mobile-code-review |
ai-security-assessor | 에이전트 구성, MCP 서버, LLM 앱 위험 | agent-security-audit, mcp-server-review, llm-risk-assess, prompt-injection-test |
security-team-lead | 전문가 조정, 보고서 통합 | securability-engineering-review |
독립 실행형 사용 — 모든 에이전트를 직접 호출:
"Use code-security-reviewer to review src/"
"Use dependency-auditor to scan this project"
팀 평가 — 에이전트 팀이 활성화된 경우, 팀 리드가 전문가를 병렬로 파견하고 결과를 단일 보고서로 통합합니다:
"Run a full security assessment of this project"
팀 리드는 대상을 범위 지정하고, 관련 전문가를 파견하며(초점 영역이 존재하지 않는 전문가는 건너뜀), 결과를 중복 제거하고, 도메인 간 위험 체인을 식별하며, templates/report.md를 사용하여 통합 보고서를 생성합니다.
에이전트 팀은
CLAUDE_CODE_EXPERIMENTAL_AGENT_TEAMS=1이 필요합니다. 설정은 Claude Code 문서를 참조하세요. 개별 에이전트는 이 플래그 없이 작동합니다.
Node.js/Express 코드베이스에서 "Review src/auth/ for security issues"를 실행하면 다음과 같은 결과가 생성됩니다:
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 파라미터를 통해 임의의 SQL을 실행할 수 있음// 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]);
모든 스킬은 심각도, CWE, 증거, 수정 코드가 포함된 구조화된 결과를 생성합니다. 전체 샘플 평가 보고서는
examples/를 참조하세요.
차별화 요소 — AI 에이전트 시대를 위해 특별히 제작된 보안 절차입니다. ai-security-skills 플러그인 내에 번들로 제공됩니다.