gemini-cli-security

Gemini CLI セキュリティスキル

Gemini CLI Security Extension（github.com/gemini-cli-extensions/security）を基にした、AI を活用したセキュリティ分析スキルです。TypeScript/JavaScript の CVE データセットにおいて、適合率 90％、再現率 93％で、コードと依存関係の脆弱性を検出します。 - コードの脆弱性分析（/security:analyze パターン） - OSV.dev による依存関係のスキャン（/security:scan-deps パターン） - ハードコードされた認証情報とシークレットの検出 - インジェクション攻撃の検出（XSS、SQL、コマンド、SSRF、テンプレート） - 弱い暗号化と安全でないデシリアライズの検出 - 認証およびセッション管理の不備の検出 - LLM 固有のリスク：プロンプトインジェクション、安全でない出力処理 - CI/CD パイプライン統合向けの JSON 出力形式 - PR を自動分析するための GitHub Actions 統合パターン

概要

このスキルは、Gemini CLI Security Extension の分析手法を agent-studio フレームワーク向けに応用したものです。元の拡張機能は、セキュリティ分析サーバーと OSV-Scanner 統合という 2 つの MCP サーバーパターンを使用して、2 つのベクトルをカバーします。このスキルでは、Claude Code のネイティブツール（OSV.dev API 用の WebFetch、静的分析パターン用の Grep/Bash）を使って、同等の分析を実行します。

ソースリポジトリ：https://github.com/gemini-cli-extensions/security ライセンス：Apache 2.0 性能：適合率 90％、再現率 93％（OpenSSF CVE ベンチマーク、TypeScript/JavaScript）

使用するタイミング

• プルリクエストをマージする前に、持ち込まれた脆弱性を検出する場合
• 新しいコード変更のセキュリティレビューを行う場合
• 既知の CVE データベースに照らして依存関係を監査する場合
• プロンプトインジェクション防御のレビューが必要な、LLM 統合アプリケーションの場合
• CI/CD パイプラインのセキュリティゲートの一部として使用する場合

絶対原則

NO PRODUCTION CODE WITHOUT SECURITY ANALYSIS FOR AUTH/SECRETS/EXTERNAL-INPUT HANDLERS

認証、ハードコードされた値、外部入力、または AI モデルの出力を扱うすべてのコードパスは、本番環境へのデプロイ前に必ず分析する必要があります。

脆弱性の対象範囲

カテゴリ 1：シークレット管理

パターン	検出方法
ハードコードされた API キー	Grep によるキーのパターン検索＋エントロピー分析
ハードコードされたパスワード	認証情報キーワードの検出
ソース内の秘密鍵	PEM ブロック／base64 キーの検出
暗号化キー	対称鍵の定数パターン

カテゴリ 2：インジェクション攻撃

攻撃の種類	例
SQL インジェクション	クエリ内での文字列連結
XSS	HTML/JS 出力に含まれる、エスケープされていないユーザーコンテンツ
コマンドインジェクション	ユーザーが制御する引数を用いたシェル実行
SSRF	サーバーリクエストでの、ユーザーが制御する URL
テンプレートインジェクション	テンプレートエンジンへの未サニタイズのユーザー入力

カテゴリ 3：認証の不備

不備	検出方法
セッションの回避	認証ミドルウェアの欠如
弱いトークン	予測可能なトークン生成
安全でないパスワードリセット	トークンを使用しない、またはメールのみでのリセット
MFA 強制の欠如	2FA チェックのない認証フロー

カテゴリ 4：データの取り扱い

問題	検出方法
弱い暗号化	シークレットへの MD5/SHA1 の使用、DES/RC4 の使用
ログ内の機密データ	ログ出力文に含まれる PII／認証情報のパターン
PII の不適切な取り扱い	暗号化されていない PII の保存または送信
安全でないデシリアライズ	安全でない pickle/eval/deserialize 呼び出し

カテゴリー 5：LLM の安全性（新規）

リスク	検出
プロンプトインジェクション	サニタイズされていないユーザーコンテンツが LLM のプロンプトに挿入される
安全でない出力処理	検証されていない LLM の出力が exec/eval/shell で使用される
安全でないツール連携	チェックされていない LLM 提供のパラメーターを使ったツール呼び出し

使用方法

呼び出し

// From an agent
Skill({ skill: 'gemini-cli-security' });

// With arguments via Bash integration
Skill({ skill: 'gemini-cli-security', args: 'src/ --scan-deps' });

ワークフローの実行

# Analyze code in a directory
node .claude/skills/gemini-cli-security/scripts/main.cjs --target src/

# Scan dependencies for CVEs
node .claude/skills/gemini-cli-security/scripts/main.cjs --scan-deps

# JSON output for CI integration
node .claude/skills/gemini-cli-security/scripts/main.cjs --target . --json

# Scoped analysis with natural language
node .claude/skills/gemini-cli-security/scripts/main.cjs --target src/auth/ --scope "focus on token handling and session management"

出力形式

デフォルト出力（Markdown レポート）：

## Security Analysis Report

### CRITICAL

- [AUTH-001] Hardcoded API key found in src/config.ts:42
  Pattern: `const API_KEY = "sk-..."`
  Remediation: Move to environment variable

### HIGH

- [INJ-002] SQL injection risk in src/db/users.ts:87
  Pattern: String concatenation in query builder
  Remediation: Use parameterized queries

### Dependencies

- [email protected] → CVE-2021-23337 (HIGH) - Prototype pollution
  Fix: Upgrade to [email protected]+

JSON 出力（--json フラグ）：

{
  "findings": [
    {
      "id": "AUTH-001",
      "severity": "CRITICAL",
      "category": "secrets",
      "file": "src/config.ts",
      "line": 42,
      "description": "Hardcoded API key",
      "remediation": "Move to environment variable"
    }
  ],
  "dependencies": [
    {
      "package": "lodash",
      "version": "4.17.15",
      "cve": "CVE-2021-23337",
      "severity": "HIGH",
      "fix": "4.17.21"
    }
  ],
  "summary": {
    "critical": 1,
    "high": 2,
    "medium": 3,
    "low": 0,
    "precision": 0.9,
    "recall": 0.93
  }
}

OSV.dev による依存関係スキャン

このスキルは OSV.dev API（認証不要）と連携して、依存関係をチェックします。

// OSV.dev batch query endpoint
WebFetch({
  url: 'https://api.osv.dev/v1/querybatch',
  prompt: 'Extract vulnerability IDs, severity, and affected versions for these packages',
});

対応エコシステム：npm、PyPI、RubyGems、Maven、Go、Cargo、NuGet、Packagist

GitHub Actions との連携

元の拡張機能は、GitHub Actions を介して PR 分析をサポートしています。このスキルには、同等のワークフローテンプレートが含まれています。

# .github/workflows/security.yml
name: Security Analysis
on: [pull_request]
jobs:
  security:
    runs-on: ubuntu-latest
    steps:
      - uses: actions/checkout@v4
      - name: Run security analysis
        run: node .claude/skills/gemini-cli-security/scripts/main.cjs --target . --json

実装に関する注意事項

MCP サーバーではなくネイティブツールを使用する理由： 元の拡張機能は 2 つの MCP サーバー（セキュリティ分析サーバーと OSV-Scanner バイナリ）を使用します。このスキルでは、代わりにネイティブの Claude Code ツールを使用します。

• 依存関係の CVE 検索では、OSV.dev にパブリック REST API があるため、OSV-Scanner の代わりに WebFetch を使用します
• パターンベースの検出では、セキュリティ分析サーバーの代わりに Grep/Bash を使用します
• この方法なら、バイナリのインストールやセッションの再起動なしですぐに動作します

ソースからの相違点：元の拡張機能ではコード分析に Gemini AI を使用しますが、このスキルでは拡張機能のベンチマークに記載されているパターンベースの検出手法を使用します。AI 分析コンポーネントは、組み込みの AI 呼び出しではなく、呼び出し元のエージェント（security-architect）が提供できます。

割り当てられたエージェント

エージェント	役割
security-architect	主担当：包括的なセキュリティ監査
developer	支援：コミット前のセキュリティチェック
code-reviewer	支援：PR レビューのセキュリティ層

メモリープロトコル（必須）

開始前： .claude/context/memory/learnings.md を読みます

完了後：

• 新しい脆弱性パターンを発見した場合 -> .claude/context/memory/learnings.md
• スキャンに関する問題があった場合 -> .claude/context/memory/issues.md
• 対象範囲に関する決定をした場合 -> .claude/context/memory/decisions.md

中断を想定してください。メモリーに記録されていないことは、起きていないことと同じです。