Skill のセキュリティを「マルウェア検知」から「能力監査」へ
悪意の有無だけでなく、有効化された Skill が Agent に与える、承認すべき能力を見極める。CleanSource skills v2 監査エンジンを搭載。
完全に透明で、宣言どおりに動作する Skill であっても、機密を外部に送信し、企業の API キーで第三者に到達し、システムに書き込むことがある。悪意はない——それでも企業のアドミッション境界を越えうる
「悪意があるか」から「有効化されたら何を得て、どこに到達し、何を変えるか」へ。
二択の安全/悪意ではなく、block / need_review / pass——正当だが高影響なものと、確認された悪意とを切り分け。
入力の可視性、命令・実行時の実行、Agent の権限・アイデンティティ、データ・メモリ、資産コスト・実世界アクション、不正回避、サプライチェーン・エコシステムを網羅。
キーワードでブロックしない——言及レベルから、コマンドと設定、実行可能な連鎖、実行時の永続化まで、証拠の強度で格付け。
ビルドファイル、さらには自然言語のインストール意図から依存候補を抽出し、バージョン単位で汚染インテリジェンスと照合。
すべての判定が SKILL.md の行まで特定した証拠と処置を伴う——監査・レビュー可能で、キーワード一致＝判定にはしない。
3 段階判定を CI/CD と Skill マーケットプレイスの審査に組み込み、JSON を SCA/SBOM、IAM/DLP、SIEM/SOAR、チケッティングへ出力。
Skill のマニフェストと実装を解析し、その真の能力境界——ファイル、ネットワーク、シェル実行、シークレットアクセス——を復元し、高リスク能力をマーキング。
SKILL.md と実装から実際の権限を抽出。
宣言を超えた隠れた能力を検出。
シェル実行やシークレット読み取りなどを優先警告。
依存の出所と命名の特徴を照合し、偽装パッケージ(typosquat)、乗っ取られたバージョン、悪意ある注入を識別——ヒットすれば即ブロック・警告。
類似命名の typosquat パッケージを捕捉。
公開者とバージョンの完全性を検証。
ヒットした瞬間に警告し導入を阻止。
Skills-for-Skills のアプローチで、監査フロー自体を動的にロード・拡張可能に。
ベースラインの静的スキャンで明らかに悪意あるサンプルを除外——従来の SAST/SCA が既にカバーする部分。
SKILL.md の自然言語記述と実際のコード挙動を突き合わせ、言行不一致を検出。
構造化タグと証拠格付けで単一 Skill を評価し、複数 Skill の連携から生じる攻撃連鎖を検出。
マルウェア検知は「悪性か否か」だけに答えます。SkillSec はこれを能力監査へ引き上げます——完全に良性の Skill でも、機密を持ち出したり企業資格情報で第三者へ到達し得ます。監査は 7 リスク領域、30 以上の構造化タグ、E1–E5 の証拠等級に及びます。
block / need_review / pass の三段階判定で、SKILL.md の行番号まで精密な証拠チェーンを添付——企業の Agent Skill 掲載・有効化の承認ゲートとして直接機能します。
Claude Skills や MCP を含む主要な Agent 拡張エコシステムのマニフェスト監査と挙動分析に対応します。
不要です。分析は主に静的で、SKILL.md などの自然言語宣言とスクリプト実装の双方を読み、その整合性を検査——本番で何も実行せずに判定を出します。
Skill の掲載・有効化前の承認ゲートとして、社内 Skill マーケットプレイスや Agent プラットフォームの承認フローに接続し、block / need_review / pass の判定が承認アクションを直接駆動します。
できます。公開マーケットプレイス由来でも社内開発でも、あらゆる Skill パッケージを監査可能——リリース前に能力の越権や宣言と実装の不一致を洗い出します。
サプライチェーン・ポイズニングは npm パッケージから MCP サーバーと Agent Skill へ拡大している。xz、Shai-Hulud、postmark-mcp の実例を振り返り、マルウェア検知だけでは不十分な理由を解説する。
コードが AI によって大量生産され、依存関係が Agent によって自動的に取り込まれる時代、従来の「スキャンして棚卸し」のパラダイムは破綻し始める。セキュリティは事後からコード生成の瞬間へと移らねばならない。
複数の研究が、AI 生成コードの約 4 割に悪用可能な欠陥が含まれると報告されています一方、AI アシスタントを使う開発者の自信はむしろ高まる。実証データ、4 つのメカニズム、そして「コード生成の瞬間」への検知前倒しを解説する。
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