Python: [Feature Request] Memory Poisoning Protection for Semantic Kernel via OWASP Agent Memory Guard
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評価
- 難易度
- 5/5
- 見積もり時間
- 1週間以上
- 初心者へのやさしさ
- 25/100
調査の方向性
この Issue では Semantic Kernel のファイルやテストが指定されていません。まず ChatHistory、VolatileMemoryStore、カスタムメモリーストアの統合ポイントを確認し、次にリンクされている agent-memory-guard パッケージを調査してください。完了条件は、検証基準を含む合意済みの統合範囲、または明確に範囲を定めた実装方針が得られることです。
索引モデルが issue の本文から書いたものです。
説明
Problem
Semantic Kernel agents with persistent memory (ChatHistory, VolatileMemoryStore, or custom stores) are vulnerable to memory poisoning attacks. Adversarial inputs stored in memory can cause agents to leak secrets, ignore instructions, or produce corrupted outputs. OWASP identifies this as a top risk for LLM applications.
Proposed Solution
OWASP Agent Memory Guard (AMG) is an open-source Python library that wraps any memory store as a transparent security layer:
pip install agent-memory-guard- Scans every memory write for prompt injection, PII leakage, and tampering
- 92.5% detection rate on AgentThreatBench
- <5ms latency per scan
Links
- GitHub: https://github.com/OWASP/www-project-agent-memory-guard
- PyPI: https://pypi.org/project/agent-memory-guard/
- Benchmark: https://pypi.org/project/agent-threat-bench/
Would the Semantic Kernel team consider integrating AMG as a security layer for agent memory? Happy to contribute a PR.
- 主要言語
- C#
- スター
- 28.7k
- フォーク
- 4.8k
- 平均マージ
- 2日 12時間
- マージ済み PR（30日）
- 22
環境構築
このプロジェクトの開発コンテナを、あなたの GitHub アカウントでブラウザ上に起動します。
- Dockerfile・Docker Compose ファイルなし
- プルリクエストのテンプレートあり
- コントリビューションガイドを読む
はじめの一歩
- issue を最後まで読み、次にプロジェクトのコントリビューションガイドを読みます。
- 着手することを issue にコメントします — 二人が同じ作業をするのを防げます。
- リポジトリをフォークし、ブランチを切って変更します。
- issue 番号を参照したプルリクエストを送ります。
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