Numbat surveille les agents avant qu’ils ne dépassent leurs permissions

Numbat bloque les commandes dangereuses des agents sur macOS, Linux et Windows. Comment cette suite open source sécurise l'exécution locale des scripts.

Conçu pour sécuriser les agents installés sur les postes de travail, Numbat est une suite open source capable de détecter, bloquer et analyser les actions jugées dangereuses sur macOS, Linux et Windows. Perplexity cible notamment les agents de programmation qui peuvent accéder aux fichiers locaux, exécuter des commandes, utiliser des identifiants ou interagir avec des services internes.

Le risque ne vient pas uniquement d’une attaque ou d’une instruction malveillante. Un agent peut aussi provoquer un incident en cherchant trop loin une solution à une tâche ordinaire. Face à un fichier absent, un accès refusé ou une API indisponible, il peut tenter de modifier des permissions, rechercher des secrets ou contourner une restriction pour atteindre l’objectif fixé. Numbat intervient autour du modèle pour contrôler ce qu’il fait réellement sur la machine.

La suite s’intègre directement aux environnements d’exécution des agents. Des contrôles placés avant chaque action peuvent empêcher une commande sensible, tandis que les journaux de session permettent de reconstruire le déroulement complet d’un incident. La télémétrie reste locale par défaut, puis peut être envoyée vers les outils de sécurité choisis par l’entreprise.

Numbat comprend 52 règles réparties dans 11 catégories. Elles couvrent notamment l’accès aux secrets, l’élévation de privilèges, l’exfiltration de données et les déplacements entre systèmes. L’outil analyse aussi les séquences d’actions : la lecture d’un secret peut être légitime, tout comme une requête sortante, mais leur enchaînement au cours d’une même session peut déclencher une alerte.

Perplexity utilise déjà Numbat sur plusieurs milliers de postes pour encadrer Claude Code, Codex, OpenCode et Pi. Les incidents détectés sont ensuite examinés par Perplexity Computer, qui peut proposer de nouvelles règles soumises à une validation humaine avant leur intégration. Le projet est accessible en open source et rejoint les travaux de l’Open Secure AI Alliance.