SkillFortify
AIエージェントのスキルセキュリティに関する正式な検証フレームワーク
SkillFortifyは、QualixarのVarun Pratap Bhardwajが2026年3月に公開した、AIエージェントのスキルセキュリティに関する正式検証フレームワークである。GPTやClaudeのようなLLMがテキストを処理するように、SkillFortifyはエージェントが使用するスキルとプラグインの権限範囲を数学的に証明し、安全性を評価する。Dolev-Yao攻撃者モデルをエージェントのスキルドメインに初めて適用したDY-Skill脅威モデルを中核とし、抽象解釈に基づく静的解析と5つの数学的健全性定理を通じて、スキルのcapability違反の有無を検証する。 従来のAIエージェントセキュリティアプローチは、主にランタイムサンドボックスや手動コードレビューに依存していた。ClawHavocキャンペーンのように、1,200以上のスキルが同時に侵害されるサプライチェーン攻撃が現実のものとなっている状況において、事後検出方式は根本的な限界を示す。SkillFortifyは、インストール前の段階でcapabilityベースのアクセス制御（POLA準拠）を正式に証明し、SATベースの依存性解析器（dependency resolver）により、1,000ノードのグラフを100ミリ秒以内に処理する。540個のベンチマークスキル（SkillFortifyBench）に対して、精度100％、再現率94.07％、F1スコア96.95％を達成し、誤検出（false positive）が0％である点が、主要な差別化ポイントである。SLSAから着想を得た4段階の信頼度体系（L0 Unsigned → L3 Formally Verified）により、スキルの検証レベルを定量化する。 生命情報学研究環境において、SkillFortifyはマルチエージェントパイプラインのセキュリティ監査に直接活用される。例えば、Claude Code、LangChain、CrewAIなど22のフレームワークのスキルを、単一のコマンド（`skillfortify scan`）で自動的に検出・検証し、CycloneDX 1.6規格のAgent SBOM（ソフトウェア部品表）を生成することで、EU AI Act（第15条）やNIST AI RMFなどの規制コンプライアンス文書化を自動化することができる。skill-lock.jsonによる再現可能な環境の固定は、研究の再現性（reproducibility）の確保にも貢献し、registry-scanコマンドにより、MCP、PyPI、npmパッケージをインストール前に事前検査することで、実験環境の汚染を防止する。スキルの1つあたりの平均解析時間は約2.5ミリ秒であり、CI/CDパイプラインに組み込んでも、ビルド時間にほとんど影響を与えない。
💻 必要なスペック
不要（CPU専用の静的解析 — GPUは使用しません）
パッケージ自体は100MB以内、ベンチマークデータセットを含む場合は約500MB
⚡ インストール
### 4-1. 簡単な始め方
```bash
pip install skillfortify # コア スキャナー
skillfortify scan # システム全体の Agent スキルを自動的に検出し、検証します。
```
### 4-2. 詳細なインストール
```bash
# オプションによるインストール
pip install skillfortify # コア スキャナー
pip install skillfortify[registry] # + マーケットプレイス スキャン (MCP/PyPI/npm)
pip install skillfortify[all] # すべての機能
# 主要な CLI コマンド
skillfortify scan # システム全体のスキルを自動的に検出し、分析します。
skillfortify verify <skill_path> # 個々のスキルを正式に検証します。
skillfortify lock # skill-lock.json ロック ファイルを生成します。
skillfortify trust <skill_path> # 信頼度スコアを計算します (L0～L3)。
skillfortify sbom # CycloneDX 1.6 ASBOM を生成します。
skillfortify registry-scan <package> # インストール前にレジストリ パッケージを事前に検査します。
skillfortify dashboard # HTML セキュリティ ダッシュボードを生成します。
skillfortify frameworks # サポートされているフレームワークと検出状態を確認します。
```🧬 バイオ活用シナリオ
マルチエージェントパイプラインのセキュリティ監査
Claude Code + LangChain + CrewAIを組み合わせた自動化パイプラインにおいて、`skillfortify scan`を使用して、すべてのスキルの機能範囲を一括で検証。ファイルシステムへのアクセス、ネットワーク呼び出し、コード実行など、機密性の高い権限が宣言された範囲を超えるスキルを、スキルあたり約2.5ミリ秒で検出し、数百のスキルを持つ環境でも数秒以内に全体の監査を完了。
規制コンプライアンスドキュメントの自動化
EU AI Act Article 15、NIST AI RMFへの対応が必要な研究機関において、`skillfortify sbom`を使用してCycloneDX 1.6規格のAgent SBOMを自動生成。エージェントスキルのサプライチェーンの出所、バージョン、検証状態を機械可読可能な形式で文書化し、監査への対応時間を短縮。
CI/CDゲートへの統合
GitHub ActionsまたはGitLab CIに`skillfortify batch verify`ステップを追加し、新しいスキル/プラグインの追加時に自動検証ゲートを適用。0%の誤検知率（精度100%）で、開発ワークフローを中断することなく、悪意のあるスキルの挿入を阻止。skill-lock.jsonを使用して検証済みの環境を固定し、デプロイの再現性を確保。
📝 アップデートノート
まだアップデートノートはありません。
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