Panguard.AI
Panguard.AI は、AI エージェント向けのオープンソースの MIT ライセンスのセキュリティプラットフォームであり、使用前にスキルと MCP サーバーを監査し、ATR 検出ルールを使用してランタイムでツール呼び出しを監視し、オプションの共有脅威インテリジェンスを使用して自己ホスト型/オフラインで動作できます。
https://panguard.ai/?ref=producthunt&utm_source=aipure
製品情報
更新日:2026年07月21日
Panguard.AIとは
Panguard.AI (PanGuard) は、「AI エージェント時代」向けに設計されたセキュリティプラットフォームであり、エージェントは最小限の人間によるレビューでツールを実行し、本番システムにアクセスし、サードパーティのスキルをインストールできます。プロンプトインジェクション、ツール/スキルポイズニング、悪意のある MCP サーバー、資格情報の持ち出し、サプライチェーンの侵害などの脅威からエージェントを保護することに重点を置いています。このプロジェクトはオープンソースで MIT ライセンスであり、デフォルトでゼロテレメトリの自己ホスト型およびエアギャップ展開をサポートし、リアルタイムダッシュボードとオプションの脅威クラウド更新を備えたインストール前スキャン (Skill Auditor) と常時稼働ランタイム保護 (Guard、MCP プロキシ) の両方を提供します。
Panguard.AIの主な機能
Panguard.AIは、MITライセンスのセルフホスト型AIエージェント向けセキュリティプラットフォームです。プロンプトインジェクション、ツール/スキルポイズニング、サプライチェーンの脅威に対してエージェントの「スキル」とMCPサーバーをスキャンし、ATR（Agent Threat Rules）検出コーパスを介してツール呼び出しをプロキシすることで、実行時に保護を強制します。決定論的で監査可能な検出（ルール/シグネチャ）を重視し、オプションのローカルAI分析によって強化されています。署名付きルールバンドルによるオフライン/エアギャップ展開をサポートし、リアルタイム監視と（エンタープライズ版では）チームや環境を横断した監査対応のコンプライアンス証拠を生成できます。
ATR駆動型検出（オープン標準）: エージェントの脅威（プロンプトインジェクション、MCP攻撃、スキル侵害、コンテキスト漏洩）に対する機械可読なMITライセンス検出標準であるAgent Threat Rules（ATR）を使用します。「エージェント版Sigma/CVE」のように位置付けられ、大規模で成長中のコミュニティルールコーパスを持っています。
インストール前のスキル＆MCPスキャン: 静的分析技術（正規表現/シグネチャマッチング、Unicode検査、Base64デコード、SASTのようなチェック、シークレットスキャン）を使用して、実行前にスキルとMCPサーバーを監査し、悪意のあるまたは疑わしいパッケージを早期に検出します。
実行時のMCPツール呼び出しプロキシ強制: MCPサーバーをセキュリティプロキシで自動的にラップし、すべてのツール呼び出しがATRルール（許可/拒否）に対して評価されるようにします。これにより、悪意のある呼び出しを即座にブロックし、結果を監視ビューにストリーミングします。
ローカルファースト、オフライン/エアギャップ運用: ゼロ/オプションのテレメトリでオンプレミスで実行するように設計されており、クラウドサービスが利用できない場合でも保護を継続します。ATRの更新は、制御された環境向けに署名付きバンドルを介して提供されます。
24時間365日の監視 + 対応アクション: 継続的な監視（Guard）を提供し、アラート、ツール呼び出しのブロック、プロセス/エージェントの終了、セッション/ファイルの隔離、権限の削減など、複数の対応アクションをサポートします。
コンプライアンスマッピングと監査対応証拠（エンタープライズアドオン）: 出力を署名付きの監査対応証拠成果物（例：EU AI Act、DORA/NYDFSスタイルの制御用）として位置付け、検出結果を複数のセキュリティ/コンプライアンスフレームワークにマッピングします。
Panguard.AIのユースケース
開発者ワークフローにおけるAIコーディングアシスタントの保護: エージェント型IDEまたはCLIを使用するチームは、インストール前にサードパーティのスキル/プラグインをスキャンし、実行時のツール呼び出しポリシーを強制することで、プロンプトインジェクションとサプライチェーンのリスクを低減できます。
MCPベースの内部ツールに対するエンタープライズ保護: MCPサーバーを介して内部機能を提供する組織は、ツールの前にPanguardのプロキシを配置することで、SSRF、資格情報/トークンの窃盗試行、および安全でない自動化動作を防ぐことができます。
エアギャップ/規制環境: 政府、防衛、重要インフラのオペレーターは、署名付きルール更新によりオンプレミスで展開でき、ネットワークからデータが離れることなく、厳格な隔離要件下でも保護を維持できます。
マーケットプレイスとエコシステムの審査: スキルマーケットプレイスまたはプラットフォームオペレーターは、提出されたスキルに対して自動監査を実行し、公開前に悪意のあるペイロード、隠されたデータ漏洩ロジック、または難読化された指示を検出できます。
小規模チーム向けの継続的なセキュリティ監視: 専任のセキュリティ担当者がいないスタートアップや中小企業は、常時監視と平易な言語の通知を使用して、エージェントによる異常を検出し、迅速に対応できます。
監査のためのセキュリティ/コンプライアンスレポート: コンプライアンス重視のチームは、エージェントの動作、ツール使用、ブロックされた攻撃に関する制御と検出の証拠を生成し、内部レビューや外部監査をサポートできます。
メリット
オープンソースで監査可能（MITライセンス）であり、オープンな検出標準（ATR）により、ブラックボックスのリスクとベンダーロックインを低減します。
実行前のスキャンと実行時の強制（ツール呼び出しのプロキシ）の両方をカバーし、一般的なエージェント攻撃経路をエンドツーエンドで対処します。
ローカルファーストで、署名付きルール更新によるオフライン/エアギャップ展開をサポートしており、高セキュリティ環境に適しています。
自動検出と迅速なセットアップを備えた幅広いプラットフォームフォーカスにより、開発者やチームの導入障壁を低減します。
デメリット
ルールベースの検出は、特に多様なエージェントワークフローやカスタムツールにおいて、誤検知/過少検知を管理するためにチューニングが必要になる場合があります。
一部の高度な機能（例：署名付きコンプライアンス証拠や特定のエンタープライズガバナンス機能）は、有料のエンタープライズアドオンとして提供されます。
効果的な実行時保護は、正しい統合/配置（例：ツール呼び出しがプロキシを介して流れることを確認する）と継続的な運用規律に依存します。
Panguard.AIの使い方
1) PanGuard をインストールする（ワンコマンドインストール）: AI エージェントが実行されているマシンで、`curl -fsSL https://get.panguard.ai | bash` を実行します。これにより、PanGuard CLI/ランタイムがローカルにインストールされます（自己ホスト型で、ドキュメントに従ってオフラインで実行できます）。
2) 初期設定を実行する: `panguard setup` を実行して、ホスト上で PanGuard を初期化します（エージェントをスキャンおよび保護できるように、必要なローカル構成/状態を作成します）。
3) クイックセキュリティスキャンを実行する（推奨される最初のアクション）: `panguard scan --quick` を実行して、常時稼働保護を有効にする前に、ATR (Agent Threat Rules) を使用してスキル/MCP サーバーを迅速にスキャンします。
4) 常時稼働保護（Guard）を開始する: `panguard guard start --dashboard` でランタイム保護エンジンを開始します。これにより、OS レベルのイベント（ネットワーク、プロセス、ファイルシステム、システムログ、正規化されたイベント）の監視が開始され、ATR ルールに対して評価されます。
5) 学習/ベースライン期間を許可する（最初の 7 日間）: インストール後、Guard は約 7 日間を費やして、環境にとって何が正常であるかを学習します（プロセスベースライン、ネットワークパターン、ファイル変更パターン、ユーザー行動）。この期間中、検出はログに記録されますが、何もブロックされません。
6) Guard を保護モードに切り替えて自動応答させる: 学習期間後、Guard は自動的にアクティブな保護に切り替わり、ATR 固有のアクションを使用して応答できます。信頼度が 85% 以上の場合、自動応答がトリガーされます。50～84% の場合、証拠と推奨されるアクションを含むアラートが生成されます。50% 未満の場合、調査のためにログに記録されます。
7) 応答アクションを理解して使用する（安全対策付き）: Guard は、`log_only`、`notify`、`block_ip`、`kill_process`、`disable_account`、`isolate_file` (SHA-256 検疫)、`block_tool` (MCP ツール呼び出しの防止)、`kill_agent` (不正なエージェントの終了)、`quarantine_session`、`revoke_skill`、`reduce_permissions` などの応答アクションを実行できます。安全対策には、レート制限（例：`kill_agent` は 3/分、`block_tool` は 10/分に制限）、自動ブロック解除タイマー、ロールバック機能が含まれます。
8) インストールする前に特定のスキルをローカルでスキャンする: スキルをインストール/実行する前に、Skill Auditor CLI を使用してスキルディレクトリを検査します: `panguard audit skill ./path/to/skill`。これにより、マニフェスト検証、プロンプトインジェクションパターンマッチング、隠し Unicode 検出、Base64 ペイロードデコード、SAST/シークレットスキャン、ツールポイズニングヒューリスティック（例：リバースシェル、`curl|bash`、破壊的な操作）などの静的チェックが実行されます。
9) GitHub URL から直接スキルをスキャンする: 手動でクローンせずにリモートスキルを監査します: `panguard audit skill https://github.com/user/repo/tree/main/skills/my-skill`。
10) pga (ATR バンドルスキャン) を介してスキルファイル/例をスキャンする: `pga` CLI を使用して、ATR ルールバンドルに対してスキルアーティファクトをスキャンします（ドキュメントに示されている例）: `pga scan openclaw-skill-twitter-helper.md`。出力には、一致した ATR ルール ID、重大度、信頼度、そして判定が報告されます。
11) MCP サーバーをプロキシでラップして MCP ツール呼び出しを保護する: `pga up` を実行して、サポートされている AI プラットフォームを自動検出し、MCP サーバーをセキュリティプロキシでラップします。各ツール呼び出しは、実際の MCP サーバーに到達する前に ATR ルールに対して評価され、ALLOW/DENY の決定とリアルタイムダッシュボードの可視性が得られます。
12) (オプション) チャットツールへの平易な言語でのアラート配信を設定する: アラートが希望のチャネル/言語で届くようにチャット通知を設定します。示されているコマンドの例: `panguard chat setup --channel line --user...` または `panguard chat setup --channel line --user-type boss`。
13) 高速でインストール不要のチェックにはオンラインスキャナーを使用する: 何もインストールせずに迅速なスキャンを行いたい場合は、ウェブサイトのフローを使用します: `https://panguard.ai` にアクセスし、GitHub URL を貼り付けると、数秒でレポートが得られます（ソースに記載されているとおり）。
14) (オプション) 既存の Sigma/YARA スタイルの検出を ATR に移行する: 既存の検出コンテンツがある場合は、コミュニティマイグレーターをインストールして変換します: `npm install -g @panguard-ai/migrator-community` の後、`panguard-migrate sigma/ --output atr/`（ソースによると、コンプライアンスの自動マッピングにより 1 週間以内に移行できるとされています）。
15) ブロック後の証拠とコンプライアンスアーティファクトを確認する: 攻撃がブロックされると、PanGuard は、検出を ATR ルール ID にリンクし、複数のコンプライアンスフレームワークにわたるマッピングされた条項、および監査人向けの追跡可能性のための暗号化アーティファクト（例：SHA-256 および ed25519 署名）を含む、監査対応の証拠を生成します。
Panguard.AIのよくある質問
Panguard AIは、AIエージェント向けのオープンソースセキュリティプラットフォームです。エージェントの「スキル」とMCPサーバーをスキャンし、ランタイム時にエージェントのアクションを保護します。これは、AIエージェントへの攻撃に対する機械可読なMITライセンスの検出ルール標準であるATR（Agent Threat Rules）に基づいて構築されています。
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