Kubescape 4.0がランタイムセキュリティとAIエージェントスキャンをKubernetesにもたらす

オープンソースの Kubernetes セキュリティプラットフォーム「Kubescape」のバージョン 4.0 がリリースされ、ランタイム脅威検出機能と AI エラ時代の新たなセキュリティ機能が追加されました。これは、従来のスキャン機能に加え、AI エージェント自体のセキュリティを対象とした初の事例となります。 CNCF ブログ上で KubeCon + CloudNativeCon Europe 2026 の開催中に発表されたこのニュースは、Kubescape コアメンテナーである Ben Hirschberg 氏によって書かれています。それによると、バージョン 4.0 の主要な変更点は、ランタイム脅威検出機能と Kubescape Storage が一般提供（GA）に移行したことです。 Kubescape は CNCF インキュベータープロジェクトとして維持されているオープンソースの Kubernetes セキュリティプラットフォームです。クラスタ、Helm チャート、YAML マニフェスト、CI/CD パイプラインをスキャンし、設定ミスや脆弱性、RBAC（ロールベースアクセス制御）違反を検出します。また、ランタイム脅威検出機能も備えており、通常のワークロードの挙動を学習して逸脱を検知することで、CVE に関するノイズを 95% 以上削減します。VSCode や GitHub Actions などのツールとのネイティブ統合により、開発プロセスの初期段階でセキュリティチェックを組み込むことが可能となり、ワークフローを妨げることなく対応できます。 ランタイム脅威検出エンジン（Runtime Threat Detection engine）は、Kubescape のアプリケーションプロファイルに対して直接動作する検出ルール（Common Expression Language に基づく）に依存しています。このエンジンは、プロセス、Linux Capabilities、システムコール、ネットワークおよび HTTP イベント、そしてファイルシステムのアクティビティを監視します。ルールと RuleBinding は現在、Kubernetes CRD として管理されており、アラートは AlertManager、SIEM ツール、Syslog、Stdout、または HTTP Webhook へ転送可能です。Hirschberg 氏によると、このエンジンは厳格なテストを経ており、大規模環境でも安定して動作することが実証されています。 Kubescape Storage も今回のリリースで GA（一般利用可能）に達しました。これは Kubernetes Aggregated API を使用し、アプリケーションプロファイル、SBOM、脆弱性マニフェストなどのセキュリティメタデータを専用レイヤーに格納することで、標準的な etcd インスタンスからそのデータを分離します。このリリースで新しいメンテナーとして迎えられる Amir Malka 氏は、KubeCon + CloudNativeCon North America 2025 でこの基盤となるアプローチを発表しました。 このアーキテクチャは、大規模かつ高密度なクラスターの要件に対応できることが実証されており、現代のエンタープライズ環境に必要なパフォーマンスを提供します。- Ben Hirschberg 本リリースでは、ノードスキャンに以前使用されていた「ポップアップ」型 DaemonSet である host-sensor も削除されました。Kubescape のコミュニティは、このアプローチをセキュリティの観点から侵入性が強く監査が困難であると指摘していました。同様に host-agent も廃止され、その機能はコアとなる Kubescape マイクロサービス間の直接 API を通じて node-agent に統合されました。その結果、ノードあたり 1 つのエージェントという構成となり、Hirschberg 氏はこれがセキュリティ体制を「より安定し、監査も容易にする」と主張しています。 また、AI に関連する他の追加機能として、2 つの方向性を持つ機能が導入されています。これらを Hirschberg 氏は「AI セキュリティのコインの両面」と表現しています。1 つ目は、KAgent ネイティブなプラグインで、これにより AI アシスタントがクラスター内部から Kubernetes のセキュリティ体制を照会できるようになります。このプラグインを通じて、エージェントは脆弱性マニフェストの検査、RBAC 問題に関する構成スキャンのレビュー、問題解決のためのガイダンスの検索、そして ApplicationProfiles や NetworkNeighborhoods を用いたランタイム時のコンテナ動作の確認が可能となります。2 つ目の要素は、AI オーケストレーションのための CNCF サンドボックスプロジェクトである KAgent 自体に対するセキュリティスキャンです。KAgent は、モデルコンテキストプロトコル（Model Context Protocol）に基づくアーキテクチャを有する Kubernetes ネイティブ AI エージェント構築用のオープンソースフレームワークとして、2025 年 5 月に CNCF サンドボックスに採用されました。KAgent が AI モデルと企業インフラストラクチャ間の経路を確立するため、Kubescape チームは、その設定も他のあらゆるワークロードと同様の厳格な審査が必要であると主張しています。 エージェントが高リスクアクション、例えば権限のないアクセスや本番データの削除のためにそれらを悪用するのを防ぐには、堅牢なセキュリティガードレールが必要です。 - Ben Hirschberg Kubescape 4.0 は、OPA の Rego 言語に基づく 15 のコントロールを導入し、KAgent の CRD（Custom Resource Definition）における 42 のセキュリティ上重要な設定項目をカバーします。これらのコントロールは、デフォルトのデプロイメントにおけるセキュリティコンテキストの欠落、NetworkPolicy の不足、コントローラー全体のネームスペースに対する過度な特権を持つ監視など、エラーを検出します。このアプローチは、NSA-CISA や MITRE ATT&CK などのコンプライアンス基準をサポートする Kubescape の既存の Rego ベースのフレームワークに基づいています。4.0 リリースでは、標準 Kubernetes に対して CIS Benchmark バージョン 1.12、EKS および AKS に対してバージョン 1.8 のサポートが追加されました。 Kubescape 4.0 の多くの新機能は、Kubernetes 環境におけるエージェント型 AI の採用拡大に対する反応です。Shakudo のドキュメントでは、本番グレードの AI エージェントを Kubernetes にデプロイする際に、kagent が「設定、トラブルシューティング、観測性、ネットワークセキュリティの自動化を支援するツール、リソース、および AI エージェント」を提供すると記述されています。これらのエージェントがより高い自律性とインフラへの深いアクセスを獲得するにつれ、それらがもたらす攻撃対象領域は理論上の懸念ではなく、実務的な課題となっています。Craine.io の LinkedIn 投稿では、KAgent が CNCF サンドボックスから卒業したことを観測し、「AI ワークロードのオーケストレーションはもはやコンテナだけの話ではありません。それは、回復力がありスケーラブルなインテリジェンス基盤を構築することです」と述べています。 Kubescape 4.0 のリリースは、管理するワークロードだけでなく、それらを管理するエージェント自体にもクラウドネイティブなセキュリティツールを体系的に適用しようとする最初の試みの一つです。Kubescape は 2022 年に CNCF サンドボックスに参加し、2025 年 1 月に CNCF インキュベータープロジェクトとして承認されました。このプロジェクトは ARMO によって維持されており、広範なコミュニティからの貢献を受け付けています。 著者について Matt Saunders 私は Adaptavist の VP DevOps です。チームが DevOps、プラットフォームエンジニアリング、そしてクラウドネイティブなツールや技術を活用して、ストレスを最小限に抑えつつ、迅速かつ効率的に信頼性の高い高品質なソフトウェアを提供できるよう支援しています。複雑な大企業から小規模なスタートアップ、中小企業まで、その間のあらゆる組織で経験があります。 私はロンドン DevOps ミートアップグループの共同主催者でもあり、このグループには 10,000 名以上のメンバーがおり、非常に人気のある月例業界イベントを開催しています。 続きを読む表示を閉じる

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