ASL V6 公開：Python AIエージェント向けオープンソースASTレッドチームエンジン

ASL V6 は、Python および AI エージェントコードベース向けの研究グレードの脆弱性評価・レッドチームエンジンです。開発者はセキュリティ研究者の Siva Aditya Panuganti 氏で、AutoGPT の秘密情報漏洩（CVE-2026-22038）や FlowiseAI のサンドボックスエスケープ（GHSA-x58f-9m57-qc4m）など、複数の CVE および GHSA を責任ある開示を通じて報告してきました。

このツールの核となるのは、抽象構文木（AST）によるコード解析と、ライブ Docker ランタイムテストの組み合わせです。従来の静的解析ツールとは異なり、ASL V6 はコード内の潜在的な脆弱性パターンをスキャンするだけでなく、分離された Docker コンテナ内で疑わしいコードを実際に実行し、悪用可能性を検証します。このアプローチにより、誤検出を大幅に削減し、高い精度を実現します。

ASL V6 は 10 のセキュリティアナライザーを搭載し、OWASP Top 10 の LLM およびエージェント脆弱性（プロンプトインジェクション、ゴールハイジャック、安全でないコード実行（eval/exec）、ツール乱用など）をカバーします。AST コンテキストフィルタリングにより、テストスイート、モックファイル、ドキュメント文字列をインテリジェントに無視し、約 98% の誤検出を排除します。

このツールは完全に無料でオープンソースであり、MIT ライセンスの下で提供されます。すべての解析、AST フィルタリング、Docker ランタイムテストはローカルで実行され、インターネットにデータを送信することはありません。ユーザーは NVIDIA_API_KEY 環境変数を使用して自身の無料開発者 API キーを提供することで、LLM 支援によるコードパッチ提案を有効にできます。キーが提供されない場合、ツールは自動的にルールベースのオフラインパッチ生成を使用します。

ASL V6 は実際のファイルシステムリポジトリでベンチマークテストが行われています。LangGraph リポジトリ（513 ファイル）では、606 件のアラートが生成され、検証の結果 13 件の真のポジティブが確認され、誤検出率は 97.9% 減少しました。ツール自身のコード（7 ファイル）のテストでは、真の脆弱性は検出されず、その安全性が確認されました。

インストールと使用は簡単です。GitHub リポジトリをクローンし、依存関係をインストールして、対象プロジェクトに対してセキュリティ監査を実行します。また、付属の GitHub Actions ワークフローを使用して、CI/CD ビルドプロセス中にプルリクエストのセキュリティ欠陥を自動的にチェックすることもできます。

自動化ツールに加えて、Panuganti 氏は手動のセキュリティアドバイザリーサービスも提供しています。月額 2,500 ドルのリテイナー契約、5,000 ドルの緊急セキュリティ評価、EU AI 法対応の技術文書作成（3,500～5,000 ドル）などがあり、自動化ツールだけではカバーしきれないカスタムエージェントアーキテクチャのセキュリティ確保を支援します。