agent-bom — AI Agent 基础设施安全扫描器

自动发现涵盖 22 款 AI 工具的 MCP 客户端与服务器，扫描已知 CVE 漏洞，绘制影响范围（blast radius），执行云平台 CIS 基准检查，验证 OWASP/NIST/MITRE 合规性，生成软件物料清单（SBOM），并依据 AISVS v1.0 与 MAESTRO 框架各层级评估 AI 基础设施安全性。

安装

pipx install agent-bom
agent-bom agents            # 自动发现 + 扫描
agent-bom check langchain==0.1.0  # 检查指定包及其版本
agent-bom fs .              # 扫描文件系统中的依赖包
agent-bom image nginx:1.25  # 扫描容器镜像（原生支持）
agent-bom cloud aws         # AWS CIS 基准检查
agent-bom iac infra/        # 扫描 Terraform / CloudFormation 基础设施即代码（IaC）
agent-bom where             # 显示所有发现路径

作为 MCP 服务器运行

{
  "mcpServers": {
    "agent-bom": {
      "command": "uvx",
      "args": ["agent-bom", "mcp", "server"]
    }
  }
}

子能力（8 项）

工具集

漏洞扫描

合规性与策略

注册中心与可信度

运行时与分析

专项扫描

资源

示例工作流

# 安装前检查包安全性
check(package="@modelcontextprotocol/server-filesystem", ecosystem="npm")

# 绘制某 CVE 的影响范围（blast radius）
blast_radius(cve_id="CVE-2024-21538")

# 执行完整的 Agent 发现与扫描
agents()

# 运行云平台 CIS 基准检查
cis_benchmark(provider="aws")

# 运行 AISVS v1.0 合规性检查
aisvs_benchmark()

# 扫描向量数据库的身份认证配置错误
vector_db_scan()

# 发现 GPU 容器、K8s GPU 节点及未认证 DCGM 接口
gpu_infra_scan()

# 扫描指令文件并评估其可信度
skill_scan(path=".")
skill_trust(skill_path="./SKILL.md")

防护机制（Guardrails）

必须执行的操作：

• 即使 NVD 分析尚未完成或严重性为 unknown，也须展示 CVE —— 仅含 CVE ID 而无详情仍属真实发现。应如实报告已知信息，并明确标注严重性为 unknown。
• 执行云平台 CIS 基准检查（cis_benchmark）前，必须获得用户确认 —— 此类操作将使用用户的凭据向 AWS/Azure/GCP 实际调用 API。
• 将 UNKNOWN 严重性视为“未解决”，而非“无害”——它表示当前尚无可用数据，不代表问题轻微。

禁止执行的操作：

• 不得修改任何文件、安装包或更改系统配置。本能力为只读模式。
• 不得向任何外部服务传输环境变量值、凭据或文件内容。仅允许传出包名与 CVE ID。
• 未经用户确认，不得在敏感环境中自主调用 agents()。该能力的 autonomous_invocation 策略为 restricted。

需立即中止并询问用户的情形：

• 用户请求执行云平台 CIS 基准检查，但尚未配置云凭据。
• 扫描发现 CRITICAL 级别 CVE —— 应呈现全部发现，并询问是否生成修复计划。
• 用户请求扫描其主目录以外的路径。

支持的合规框架（14 项）

• OWASP LLM Top 10（2025）—— 提示注入、供应链风险、数据泄露
• OWASP MCP Top 10 —— 针对 MCP 协议特有的安全风险
• OWASP Agentic Top 10 —— 工具投毒、 Rug Pull、凭证窃取
• OWASP AISVS v1.0 —— AI 安全验证标准（共 9 项检查）
• MITRE ATLAS —— 对抗性机器学习威胁框架
• NIST AI RMF —— 治理、映射、度量、管理全生命周期
• NIST CSF 2.0 —— 识别、保护、检测、响应、恢复
• NIST 800-53 Rev 5 —— 联邦安全控制（CM-8、RA-5、SI-2、SR-3）
• FedRAMP Moderate —— 衍生于 NIST 800-53 控制项
• 欧盟 AI 法案（EU AI Act） —— 风险分级、透明度、SBOM 要求
• ISO 27001:2022 —— 信息安全控制（附录 A）
• SOC 2 —— 可信服务准则（Trust Services Criteria）
• CIS Controls v8 —— 实施组 IG1 / IG2 / IG3
• CMMC 2.0 —— 网络安全成熟度模型（Level 1–3）

隐私与数据处理

本能力从 PyPI 安装 agent-bom。在使用任意配置文件运行前，请务必验证脱敏行为：

# 第一步：安装
pip install agent-bom

# 第二步：扫描前审查脱敏逻辑
# sanitize_env_vars() 会在任何配置数据被处理或存储前，
# 将所有环境变量值替换为 ***REDACTED***
# https://github.com/msaad00/agent-bom/blob/main/src/agent_bom/security.py#L159

# 第三步：审查配置解析逻辑 —— 仅提取结构化数据：
# https://github.com/msaad00/agent-bom/blob/main/src/agent_bom/discovery/__init__.py

# 第四步：验证包来源（Sigstore）
agent-bom verify agent-bom

# 第五步：确认无误后，再执行扫描
agent-bom agents

提取的数据：来自 22 款 AI 工具的 MCP 客户端配置文件中的服务器名称、命令、参数与 URL。不提取的数据：所有环境变量值均在处理前由 sanitize_env_vars() 替换为 ***REDACTED***；仅向漏洞数据库发送公开包名与 CVE ID；云平台 CIS 检查使用本地配置的凭据，并仅调用云服务商自有 API。

验证信息

• 源码地址: github.com/msaad00/agent-bom（Apache-2.0 许可证）
• Sigstore 签名验证: agent-bom verify agent-bom@0.76.4
• 测试覆盖: 超过 7,100 项测试，集成 CodeQL 与 OpenSSF Scorecard
• 零遥测: 不采集任何追踪数据，不启用任何分析功能