aegisops-ai

/aegisops-ai — 自律型ガバナンスオーケストレーター

AegisOps-AI は、アップストリームによって、高度な AI 推論を SDLC に直接統合するガバナンスパイプラインとして説明されています。システムレベルのセキュリティ、クラウドインフラストラクチャのコスト、Kubernetes のコンプライアンスを監視するインテリジェントなゲートキーパーとして機能します。

目標

次のような重大なセキュリティ監査と財務監査を自動化します。

1. Linux Kernel パッチにおけるロジックベースの脆弱性（UAF、Stale State）を特定します。
2. Terraform プランにおける大規模な「サイレントディザスター」コストの乖離を検出します。
3. 自然言語によるセキュリティ要件を、強化された K8s マニフェストに変換します。

使用する場面

• Kernel パッチレビュー： メモリ安全性を確保するため、生の C ベースの Git 差分を監査します。
• 適用前の IaC 監査： terraform plan の出力を分析し、請求額の急増を防ぎます。
• クラスターの強化： デプロイメント用の「最小権限」securityContext を生成します。
• CI/CD の品質ゲート： GitHub Actions を通じて、コンプライアンスに準拠しないマージをブロックします。

使用しない場面

• Web アプリのロジック： 標準的な Web 脆弱性（XSS、SQLi）には使用しないでください。専用の SAST スキャナーを使用してください。
• C 以外のメモリ分析： パッチアナライザーは C のロジックに最適化されています。Python や JS などの高水準言語には使用しないでください。
• リソースの直接変更： これは監査ツールであり、デプロイツールではありません。terraform apply や kubectl apply は実行しません。
• 事後分析： 以前の AI セッションが失敗した理由を分析するには、代わりに /analyze-project を使用してください。

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🤖 生成 AI の統合

AegisOps-AI は Google GenAI SDK を活用し、自律的なセキュリティ監査と財務監査のための「推論パス」を実装します。

• ニューラルパッチ分析： Linux Kernel パッチの意味的なコードレビューを行い、単純なパターンマッチングにとどまらず、複雑なメモリ状態のロジックを理解します。
• インテリジェントなコスト分析： 生の Terraform プラン差分を財務推論モデルで処理し、リスクの高いリソースの拡大や「サイレント」な財務上の乖離を検出します。
• 自然言語によるポリシーのマッピング： 人間のセキュリティ要件を、構文的に正しく強化された Kubernetes の securityContext 設定に変換します。

🧭 コアモジュール

1. 🐧 Kernel パッチレビューアー（patch_analyzer.py）

• 課題： Linux Kernel のメモリ安全性に関する手動レビューは時間がかかり、ヒューマンエラーが発生しやすいです。
• 解決策： 設定されたモデルが、生の Git 差分について検出結果を提示します。コードレビューと適切なテストを通じて、各トリガーに到達可能かどうか、およびその影響を検証してください。レイテンシや検出精度は保証されません。
• 主な出力： analysis_results.json

2. 💰 FinOps とクラウドの監査ツール（cost_auditor.py）

• 課題： Infrastructure-as-Code（IaC）の変更によって、意図せず「サイレントディザスター」が発生し、クラウドの請求額が大幅に増加する場合があります。
• 解決策： terraform plan の出力を分析し、t3.micro から高性能 GPU インスタンスへの意図しないアップグレードなど、コストの異常を特定します。
• 主な出力： infrastructure_audit_report.json

3. ☸️ K8s ポリシー強化ツール（k8s_policy_generator.py）

• 課題： Kubernetes で「最小権限」のセキュリティコンテキストを実装するのは複雑で、見落とされがちです。
• 解決策： 自然言語によるセキュリティ要件を候補となる YAML マニフェストに変換します。マニフェストには、スキーマ、ポリシー、アプリケーションによる検証が必要です（読み取り専用のルートファイルシステム、非 root の強制など）。
• 主な出力： hardened_deployment.yaml

🛠️ セットアップと環境

AAS に含まれるのはこのガイドのみです。patch_analyzer.py、cost_auditor.py、k8s_policy_generator.py、main.py および各レポートはアップストリームのコンポーネントであり、ローカルにバンドルされたファイルではありません。このツールを使用する前に、アップストリームリポジトリ、固定されたリビジョン、ライセンス、依存関係、モデルの利用可能性、実際のエントリーポイントを確認してください。プロバイダーによる検出結果は参考情報として扱い、自動 CI マージの判断根拠にしないでください。

有料モデルの呼び出しや、非公開のパッチ、プラン、クラスター設定の送信について、事前に許可を得てください。シークレットや個人・アカウント識別情報は削除してください。.env に保存すれば自動的に安全になると考えないでください。

1. リポジトリをクローンする

git clone https://github.com/Champbreed/AegisOps-AI.git
cd AegisOps-AI

2. セットアップ

python3 -m venv venv
source venv/bin/activate
pip install google-genai python-dotenv

3. API の設定

GEMINI_API_KEY には、ホストが既に使用しているプライベート認証情報の仕組みを利用してください。レビュー済みのアップストリーム実装でローカルの .env が必要な場合は、所有者のみがアクセスできるようにし、Git の追跡対象から除外してください。また、既存のファイルを保持し、その内容を決して表示しないでください。古いモデルのエイリアスが引き続き利用可能だと決めつけず、インストール済みの SDK とモデルの組み合わせを確認してください。

🏁 運用ダッシュボード

固定されたアップストリームのチェックアウトをレビューし、ネットワークやコストへの影響を承認した後に限り、そこでドキュメントに記載されたエントリーポイントを実行できます。

python3 main.py

パターン：過剰な権限を持つコンテナ

• 兆候： allowPrivilegeEscalation: true または root ユーザーでの実行。
• 調査： セキュリティ要件（例：「非 root のみ」）を K8s Hardener モジュールに渡します。

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💡 ベストプラクティス

• コンテキストが重要： より正確なニューラル推論のため、Git の差分の前後に少なくとも 5 行のコンテキストを含めてください。
• 継続的なゲート設定： インフラストラクチャを変更するたびに、変更後ではなく変更前に FinOps 監査を実行してください。
• 手動承認： AI の検出結果を高精度の指標として活用しつつ、カーネルレベルのマージでは人間による確認を必ず行ってください。

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🔒 セキュリティと安全性に関する注意事項

• キー管理： 本番環境では、GEMINI_API_KEY に CI/CD シークレットを使用してください。
• 最小権限： 機能上のリグレッションがないことを確認するため、まずステージング環境で「Hardened」マニフェストをテストしてください。

リンク

• リポジトリ: https://github.com/Champbreed/AegisOps-AI
• ドキュメント: https://github.com/Champbreed/AegisOps-AI#readme

制限事項

• このスキルは、タスクが上記の説明にある対象範囲に明確に合致する場合にのみ使用してください。
• 出力を、環境固有の検証、テスト、または専門家によるレビューの代替として扱わないでください。
• 必要な入力、権限、安全上の境界、または成功基準が不足している場合は、作業を中止して確認を求めてください。