コンテナだけではAIエージェントは安全にならない：npm脆弱性時代のサンドボックス実践

AIがデータベースを削除したりファイルを破壊したりする事故を防ぐため、多くの開発者は危険な操作のたびに許可確認を求める設定にしている。しかしこの方式は頻繁な割り込みで生産性を著しく下げる。

結果として一部の開発者は権限チェックを完全に外し、AIに無制限の実行権限を与えてしまう。npmは毎週のように新しいセキュリティ脆弱性が報告される環境であり、AIを使うかどうかに関わらず悪意あるパッケージに引っかかりやすい状況が続いている。

動画ではDocker Sandboxを使い、デフォルトで外部APIアクセスがロックされている状態を実演する。許可されていないサイトへのfetchはエラーになり、許可済みのページのみアクセス可能という設計だ。

SBXのポリシーコマンドでネットワークポリシーの一覧表示や追加ができ、開発でよく使うサイト(パッケージリポジトリ、Figmaなど)をあらかじめ許可リストに登録しておく運用が紹介されている。グローバル許可と個別サンドボックス限定の許可を使い分けられる点も特徴だ。

動画の後半ではセットアップキットをGitHubに保存し再利用する方法も紹介されるが、筆者は「これが自分の日常業務の99%をカバーしている」と述べ、サンドボックス外でAIにコードを書かせることはもはやないと明言する。

なお本編はDocker Sandboxのスポンサードコンテンツであり、紹介されている具体的な操作性やポリシー設計は同ツール固有の実装に基づく点には留意したい。