Pipelock : cadre de sécurité tout-en-un pour agents IA
Définition (Direct Answer)
Pipelock est un harness de sécurité unifié pour encadrer les agents de codage IA, avec sandboxing, gestion des secrets, audit et conformité.
TL;DR En bref
- Framework de sécurité pour agents IA.
- Fonctions de sandboxing, gestion de secrets et audit.
- Installation rapide via pip et plugin modulaire.
Présentation de Pipelock
Pipelock propose une architecture modulaire pour sécuriser les workflows des agents IA en développement. Il centralise les politiques d’accès, la gestion des secrets et le suivi des actions.
Fonctionnalités clés
| Fonction | Description |
|---|---|
| Sandboxing | Isoler l’exécution des agents pour limiter les accès système. |
| Gestion des secrets | Stockage et distribution sécurisés des clés API et identifiants. |
| Audit & Logs | Traçabilité complète des actions des agents. |
| Politique & Conformité | Définition de règles personnalisées pour le développement. |
Installation et usage
Installez Pipelock en une commande :
pip install pipelockExemple d’utilisation :
import pipelock
agent = pipelock.Agent(api_key="VOTRE_CLEF")
agent.run("Écris une fonction Python pour additionner deux nombres")Architecture modulaire
Grâce à son système de plugins, Pipelock s’adapte à divers frameworks et environnements CI/CD tels que GitHub Actions ou Jenkins.
Cas d’usage
Les équipes DevOps et sécurité peuvent intégrer Pipelock dans leurs pipelines pour prévenir les fuites de données et garantir la conformité réglementaire.
FAQ
Qu’est-ce qu’un « harness de sécurité » pour agents IA ?
Un ensemble d’outils et de règles pour encadrer et surveiller l’exécution des agents IA.
Pipelock est-il compatible avec tous les frameworks IA ?
Oui, son architecture plugin permet de l’intégrer à la plupart des frameworks.
Comment Pipelock gère-t-il les secrets ?
Il utilise un vault interne ou externe pour stocker et distribuer les identifiants en toute sécurité.
Peut-on personnaliser les politiques de sécurité ?
Absolument, Pipelock permet de définir des règles personnalisées pour chaque pipeline.
Comment consulter les logs d’audit ?
Un module d’export est disponible pour récupérer les logs au format JSON ou CSV.
Sources : github.com/luckyPipewrench/pipelock