Panguard.AI
Panguard.AI est une plateforme de sécurité open source sous licence MIT pour les agents IA qui audite les compétences et les serveurs MCP avant utilisation, surveille les appels d'outils pendant l'exécution avec des règles de détection ATR et peut fonctionner en auto-hébergement/hors ligne avec une intelligence des menaces partagée facultative.
https://panguard.ai/?ref=producthunt&utm_source=aipure
Informations sur le produit
Mis à jour:Jul 21, 2026
Qu'est-ce que Panguard.AI
Panguard.AI (PanGuard) est une plateforme de sécurité conçue pour « l'ère des agents IA », où les agents peuvent exécuter des outils, accéder à des systèmes de production et installer des compétences tierces avec un examen humain minimal. Elle se concentre sur la protection des agents contre les menaces telles que l'injection de prompt, l'empoisonnement d'outils/compétences, les serveurs MCP malveillants, l'exfiltration d'informations d'identification et la compromission de la chaîne d'approvisionnement. Le projet est open source et sous licence MIT, prend en charge les déploiements auto-hébergés et isolés avec zéro télémétrie par défaut, et fournit à la fois une analyse avant l'installation (Skill Auditor) et une protection continue pendant l'exécution (Guard, proxy MCP) avec un tableau de bord en temps réel et des mises à jour optionnelles de Threat Cloud.
Caractéristiques principales de Panguard.AI
Panguard.AI est une plateforme de sécurité auto-hébergée sous licence MIT pour les agents IA qui analyse les « compétences » des agents et les serveurs MCP à la recherche d'injections d'invites, d'empoisonnement d'outils/compétences et de menaces de la chaîne d'approvisionnement, puis applique des protections au moment de l'exécution en "proxyfiant" les appels d'outils via le corpus de détection ATR (Agent Threat Rules). Il met l'accent sur une détection déterministe et auditable (règles/signatures) augmentée par une analyse IA locale facultative, prend en charge le déploiement hors ligne/en "air-gap" avec des "bundles" de règles signés, et peut produire une surveillance en temps réel et (en entreprise) des preuves de conformité prêtes pour l'audit à travers les équipes et les environnements.
Détection basée sur l'ATR (standard ouvert): Utilise les Agent Threat Rules (ATR), un standard de détection lisible par machine et sous licence MIT pour les menaces d'agents (injection d'invites, attaques MCP, compromission de compétences, exfiltration de contexte), positionné comme "Sigma/CVE pour les agents", avec un corpus de règles communautaire large et croissant.
Analyse des compétences et des MCP avant l'installation: Audite les compétences et les serveurs MCP avant leur exécution en utilisant des techniques d'analyse statique (correspondance "regex"/signature, inspection Unicode, décodage Base64, vérifications de type SAST, analyse des secrets) pour détecter les paquets malveillants ou suspects tôt.
Application du proxy d'appel d'outils MCP au moment de l'exécution: Enveloppe automatiquement les serveurs MCP avec un proxy de sécurité afin que chaque appel d'outil soit évalué par rapport aux règles ATR (autoriser/refuser), bloquant instantanément les appels malveillants et diffusant les résultats vers les vues de surveillance.
Fonctionnement local d'abord, hors ligne/en "air-gap": Conçu pour fonctionner sur site avec une télémétrie nulle/optionnelle ; continue de protéger même si les services cloud sont indisponibles, avec des mises à jour ATR livrées via des "bundles" signés pour les environnements contrôlés.
Surveillance 24h/24 et 7j/7 + actions de réponse: Fournit une surveillance continue (Guard) et prend en charge plusieurs actions de réponse telles que l'alerte, le blocage de l'invocation d'outils, l'arrêt de processus/agents, la mise en quarantaine de sessions/fichiers et la réduction des autorisations.
Cartographie de la conformité et preuves prêtes pour l'audit (module complémentaire d'entreprise): Positionne les sorties comme des artefacts de preuve signés et prêts pour l'audit (par exemple, pour la loi européenne sur l'IA, les contrôles de type DORA/NYDFS) et mappe les détections à plusieurs cadres de sécurité/conformité.
Cas d'utilisation de Panguard.AI
Sécuriser les assistants de codage IA dans les flux de travail des développeurs: Les équipes utilisant des IDE ou des CLI "agentiques" peuvent analyser les compétences/plugins tiers avant l'installation et appliquer des politiques d'appel d'outils au moment de l'exécution pour réduire les risques d'injection d'invites et de chaîne d'approvisionnement.
Protection d'entreprise pour les outils internes basés sur MCP: Les organisations exposant des capacités internes via des serveurs MCP peuvent placer le proxy de Panguard devant les outils pour prévenir les SSRF, les tentatives de vol d'informations d'identification/jetons et les comportements d'automatisation dangereux.
Environnements "air-gapped" / réglementés: Les opérateurs gouvernementaux, de défense et d'infrastructures critiques peuvent déployer sur site avec des mises à jour de règles signées et sans que les données ne quittent le réseau, maintenant la protection même sous des exigences d'isolation strictes.
Vérification du marché et de l'écosystème: Les marchés de compétences ou les opérateurs de plateformes peuvent effectuer des audits automatisés sur les compétences soumises pour détecter les charges utiles malveillantes, la logique d'exfiltration cachée ou les instructions "obfusquées" avant la publication.
Surveillance de sécurité continue pour les petites équipes: Les startups et les PME sans personnel de sécurité dédié peuvent utiliser une surveillance continue et des notifications en langage clair pour détecter les anomalies pilotées par les agents et réagir rapidement.
Rapports de sécurité/conformité pour les audits: Les équipes axées sur la conformité peuvent générer des preuves de contrôles et de détections concernant le comportement des agents, l'utilisation des outils et les attaques bloquées pour soutenir les examens internes ou les audits externes.
Avantages
Open source et auditable (licence MIT) avec un standard de détection ouvert (ATR), réduisant le risque de "boîte noire" et le verrouillage du fournisseur.
Couvre à la fois l'analyse avant l'exécution et l'application au moment de l'exécution (proxy des appels d'outils), abordant les chemins d'attaque courants des agents de bout en bout.
Local d'abord et prend en charge le déploiement hors ligne/en "air-gap" avec des mises à jour de règles signées, adapté aux environnements à haute sécurité.
Large focalisation sur la plateforme avec détection automatique et configuration rapide, réduisant les frictions d'adoption pour les développeurs et les équipes.
Inconvénients
La détection basée sur des règles peut nécessiter un ajustement pour gérer les faux positifs/négatifs, en particulier dans des flux de travail d'agents diversifiés et des outils personnalisés.
Certaines capacités avancées (par exemple, les preuves de conformité signées et certaines fonctionnalités de gouvernance d'entreprise) sont positionnées comme des modules complémentaires d'entreprise payants.
Une protection efficace au moment de l'exécution dépend d'une intégration/placement correct (par exemple, s'assurer que les appels d'outils passent par le proxy) et d'une discipline opérationnelle continue.
Comment utiliser Panguard.AI
1) Installer PanGuard (installation en une seule commande): Sur la machine où vos agents IA s'exécutent, exécutez : `curl -fsSL https://get.panguard.ai | bash`. Cela installe le CLI/runtime PanGuard localement (auto-hébergé, peut fonctionner hors ligne selon la documentation).
2) Effectuer la configuration initiale: Exécutez `panguard setup` pour initialiser PanGuard sur l'hôte (crée la configuration/l'état local requis pour qu'il puisse analyser et protéger les agents).
3) Effectuer une analyse de sécurité rapide (première action recommandée): Exécutez `panguard scan --quick` pour analyser rapidement les compétences/serveurs MCP à l'aide d'ATR (Agent Threat Rules) avant d'activer la protection permanente.
4) Démarrer la protection permanente (Guard): Démarrez le moteur de protection d'exécution avec `panguard guard start --dashboard`. Cela commence à surveiller les événements au niveau du système d'exploitation (réseau, processus, système de fichiers, journaux système, événements normalisés) et à les évaluer par rapport aux règles ATR.
5) Laisser la période d'apprentissage/de référence (les 7 premiers jours): Après l'installation, Guard passe environ 7 jours à apprendre ce qui est normal pour votre environnement (référence de processus, modèles de réseau, modèles de modification de fichiers, comportement de l'utilisateur). Pendant cette période, les détections sont enregistrées mais rien n'est bloqué.
6) Laisser Guard passer en mode protection et répondre automatiquement: Après la période d'apprentissage, Guard passe automatiquement en protection active et peut répondre en utilisant des actions spécifiques à l'ATR. Une confiance >= 85 % déclenche une réponse automatique ; 50 à 84 % déclenche des alertes avec des preuves et des actions suggérées ; < 50 % est enregistré pour enquête.
7) Comprendre et utiliser les actions de réponse (avec des garde-fous): Guard peut exécuter des actions de réponse telles que : `log_only`, `notify`, `block_ip`, `kill_process`, `disable_account`, `isolate_file` (quarantaine SHA-256), `block_tool` (empêcher l'invocation d'outils MCP), `kill_agent` (terminer un agent voyou), `quarantine_session`, `revoke_skill` et `reduce_permissions`. Les garde-fous incluent des limites de débit (par exemple, `kill_agent` plafonné à 3/min, `block_tool` à 10/min), ainsi que des temporisateurs de déblocage automatique et une capacité de restauration.
8) Analyser une compétence spécifique localement avant de l'installer: Utilisez le CLI Skill Auditor pour inspecter un répertoire de compétences avant de l'installer/l'exécuter : `panguard audit skill ./path/to/skill`. Cela effectue des vérifications statiques telles que la validation du manifeste, la correspondance de modèles d'injection de prompt, la détection de caractères Unicode cachés, le décodage de charge utile Base64, l'analyse SAST/des secrets et les heuristiques d'empoisonnement d'outils (par exemple, les reverse shells, `curl|bash`, les opérations destructrices).
9) Analyser une compétence directement à partir d'une URL GitHub: Auditez une compétence distante sans la cloner manuellement au préalable : `panguard audit skill https://github.com/user/repo/tree/main/skills/my-skill`.
10) Analyser un fichier/exemple de compétence via pga (analyse de bundle ATR): Utilisez le CLI `pga` pour analyser un artefact de compétence par rapport au bundle de règles ATR (exemple montré dans la documentation) : `pga scan openclaw-skill-twitter-helper.md`. La sortie rapporte les ID de règles ATR correspondants, la gravité et la confiance, puis un verdict.
11) Protéger les appels d'outils MCP en enveloppant les serveurs MCP avec le proxy: Exécutez `pga up` pour détecter automatiquement les plateformes IA prises en charge et envelopper les serveurs MCP avec un proxy de sécurité. Chaque appel d'outil est évalué par rapport aux règles ATR avant d'atteindre le vrai serveur MCP, ce qui entraîne des décisions ALLOW/DENY et une visibilité en temps réel sur le tableau de bord.
12) (Facultatif) Configurer la livraison d'alertes en langage clair vers les outils de chat: Configurez les notifications de chat afin que les alertes arrivent dans votre canal/langue préféré. Exemples de commandes affichées : `panguard chat setup --channel line --user...` ou `panguard chat setup --channel line --user-type boss`.
13) Utiliser le scanner en ligne pour une vérification rapide sans installation: Si vous souhaitez une analyse rapide sans rien installer, utilisez le flux du site Web : allez sur `https://panguard.ai`, collez une URL GitHub et obtenez un rapport en quelques secondes (comme décrit dans les sources).
14) (Facultatif) Migrer les détections existantes de style Sigma/YARA vers ATR: Si vous avez du contenu de détection existant, installez le migreur communautaire et convertissez : `npm install -g @panguard-ai/migrator-community` puis `panguard-migrate sigma/ --output atr/` (les sources affirment que la migration peut être effectuée en moins d'une semaine avec un mappage automatique de conformité).
15) Examiner les preuves et les artefacts de conformité après les blocages: Lorsqu'une attaque est bloquée, PanGuard produit des preuves prêtes pour l'audit, liant la détection à un ID de règle ATR, des clauses mappées à travers plusieurs cadres de conformité et des artefacts cryptographiques (par exemple, SHA-256 et signature ed25519) pour une traçabilité prête pour l'auditeur.
FAQ de Panguard.AI
Panguard AI est une plateforme de sécurité open source pour les agents IA qui scanne les "compétences" des agents et les serveurs MCP, puis protège les actions des agents au moment de l'exécution. Elle est basée sur les ATR (Agent Threat Rules), une norme de règles de détection lisible par machine et sous licence MIT pour les attaques contre les agents IA.
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