AgentWard · 玄甲OS

AgentWard (玄甲) هو نظام تشغيل أمني متكامل (Full-Stack) صُمّم خصيصًا لنشر وكلاء الذكاء الاصطناعي الموثوقين والقابلين للتوسع، مع تكيف أصلي مع الرمز البرمجي لمنصة OpenClaw. يوحّد AgentWard عملية إعداد الوكيل، والاستدلال الآمن، والتنفيذ الموثوق في بنية أمنية متماسكة واحدة، مع دعم أصلي مُخطط له لإطارات عمل وكلاء رئيسية أخرى. تعيد بنية الدفاع المتعدد المستويات غير المتجانسة هندسة سير عمل الوكيل إلى خمس طبقات أمنية منسقة عبر مراحل التشغيل، والإدراك، والذاكرة، واتخاذ القرار، والتنفيذ، مع حمايات ديناميكية عبر المراحل تتحقق من سلامة الأساس، وتمنع الخداع العدائي، وتوقف التلاعب بالذاكرة، وتتحقق من كل قرار مستقل وأمر عالي المخاطر — حلقة أمنية مغلقة كاملة من البداية إلى النهاية تحقق الوعد بـ"موثوق منذ التأسيس، وقابل للتحكم طوال العملية، وموثوق في النتائج". إذا وجدت هذا المستودع مفيدًا، يرجى الاستشهاد بورقتنا العلمية حول تصميم بنية AgentWard:

@misc{zhang2026agentwardlifecyclesecurityarchitecture,
      title={AgentWard: A Lifecycle Security Architecture for Autonomous AI Agents}, 
      author={Yixiang Zhang and Xinhao Deng and Jiaqing Wu and Yue Xiao and Ke Xu and Qi Li},
      year={2026},
      eprint={2604.24657},
      archivePrefix={arXiv},
      primaryClass={cs.CR},
      url={https://arxiv.org/abs/2604.24657}, 
}

لماذا AgentWard

• 🛡️ تغطية شاملة للمخاطر — بنية الدفاع المتعدد المستويات غير المتجانسة (DiD) توفر ضمانًا أمنيًا كامل النطاق للوكيل، مما يمنع نواقل الهجوم المتنوعة عبر كامل سطح الهجوم للوكيل.
• ⚡ نشر بنقرة واحدة — تصميم أصلي للإضافات ينسج الأمان بشكل أصلي في دورة حياة الوكيل الكاملة. فعّل الأمان الشامل للوكيل بنقرة واحدة عبر تكامل غير مزعج، مما يضمن تكيفًا سلسًا وسريعًا مع إصدارات OpenClaw.
• 🔒 ضوابط حتمية على مستوى النظام — يوفر ضوابط حتمية، قابلة للتدقيق بالكامل، ومفروضة بالرمز البرمجي، تتفوق على الحلول القائمة على المهارات التي تعتمد على الأمان الذاتي، مع دعم أصلي للنشر واسع النطاق والجاهزية للإنتاج.
• 🌐 معيار أمني مفتوح وقابل للتوسع — معيار مفتوح يقوده المجتمع، شفاف وقابل للتدقيق، مع بنية نمطية مصممة للتوسع. مبني على فصل كامل بين الإطار والخوارزمية لتكامل سهل لخوارزميات الكشف المتقدمة، مع خارطة طريق لتوسيع الدعم ليشمل الأنظمة الوكيلة العامة.

بداية سريعة

1. ⚡ التثبيت أو التحديث

   root@kitploit:~

   # Run the setup script
   bash /path/to/agent-ward/setup.sh
   

2. ✅ التحقق من التثبيت

   root@kitploit:~

   openclaw plugins list
   

   ثم استمتع بالأمان المعزز لـ OpenClaw الخاص بك!

البنية المنهجية

AgentWard مدمج بشكل أصلي وعميق مع منصة OpenClaw ويُضمّن قدرات أمنية أصلية في سير عمل دورة حياة وكلاء الذكاء الاصطناعي بالكامل. تعيد بنية الدفاع المتعدد المستويات غير المتجانسة بناء فحوصات الأمان المنعزلة والمفردة إلى نظام حماية منسق على مستوى النظام مغلق الحلقة، مما يوفر ضمانًا موثوقًا من البداية إلى النهاية وسلسلة كاملة لوكلاء الذكاء الاصطناعي من بدء التشغيل حتى التنفيذ.

خمس طبقات دفاع منسقة

يوفر AgentWard أمانًا على مستوى النظام من خلال خمس طبقات متكاملة بإحكام تعمل معًا — لتحويل فحوصات الأمان المنعزلة إلى نظام حماية موحد من البداية إلى النهاية لوكلاء الذكاء الاصطناعي.

🚨 الاستجابة للتهديدات والتخفيف

• 📢 إرسال رسائل تنبيه عبر تطبيقات المراسلة الفورية عند اكتشاف تهديدات
• 🛑 حظر العمليات الخطيرة تلقائيًا دون تدخل بشري
• 📝 أوصاف تحذيرية واضحة للمساعدة في فهم المخاطر

⚙️ تكوين مرن

• 🎚️ يمكن تمكين/تعطيل كل طبقة حماية بشكل مستقل
• 👁️ دعم وضع "الكشف فقط" لتقليل تأثير النتائج الإيجابية الخاطئة
• 📋 بعض الطبقات تدعم قواعد مخصصة لتلبية متطلبات سيناريوهات محددة

عرض الدفاع

🏗️ الطبقة 1: فحص الأساس

تضمن أن الوكيل يبدأ من أساس موثوق.

🧼 الطبقة 2: تطهير المدخلات

تحدد المدخلات العدائية قبل أن تنتشر إلى الوكيل.

🧠 الطبقة 3: حماية الإدراك

تحمي الذاكرة طويلة المدى والاستمرارية السياقية من التسمم.

🎯 الطبقة 4: محاذاة القرار

تحافظ على توافق قرارات الوكيل مع نية المستخدم المصرح له.

🔧 الطبقة 5: التحكم في التنفيذ

تفرض حدود السلامة عند نقطة التنفيذ.

خارطة الطريق

🏆 نظام أمني متكامل من البداية إلى النهاية

تم تنظيم خارطة الطريق لدينا حول بنية دفاعية متعددة الطبقات مصممة لتأمين دورة حياة الوكيل بأكملها، بدءًا من التكوين ومعالجة المدخلات وصولاً إلى الإدراك واتخاذ القرار والتنفيذ.

📐 إطار البنية التحتية للنظام

• ✅ بنية نمطية قائمة على الإضافات
• ✅ مجموعة المحولات الأساسية
• ✅ محرك الكشف الأساسي
  • ✅ وحدة الكشف القائمة على القواعد الاستدلالية
  • ✅ نظام تقييم مخاطر النية
  • 🚀 قدرات تقييم المخاطر المدركة للثقة
• 🚀 دعم أنظمة تشغيل غير متجانسة
  • ✅ Linux
  • 🚀 macOS
  • 🚀 Windows

🏗️ طبقة الفحص التأسيسي

• ✅ فحوصات أمنية للتكوين على المستوى العام ومستوى الإضافات
• ✅ كشف المهارات الضارة الدلالية
• 🚀 التحقق من مصدر المهارة
• 🚀 تحليل تبعيات الإضافات
• 🚀 كشف الثغرات في اللغة الطبيعية والرمز البرمجي الهجين

🧼 طبقة تطهير المدخلات

• ✅ كشف الحقن والاختراق القائم على القواعد
• ✅ تحليل التماسك الدلالي لمدخلات المستخدم
• ✅ كشف التعليمات الضارة المجزأة
• 🚀 كشف الهجمات التخفيّة متعددة الجولات
• 🚀 إعادة كتابة واستبدال المحتوى الضار بشكل آمن
• 🚀 كشف هجمات الحقن متعددة الوسائط

🧠 طبقة الحماية الإدراكية

• ✅ تقييم ومعايرة اتساق الذاكرة
• 🚀 بناء مجموعة ذاكرة ضارة ومطابقة التهديدات
• 🚀 تحويل الذاكرة إلى متجهات وكشف القيم الشاذة
• 🚀 استرداد الذاكرة القائم على نقاط التفتيش
• 🚀 كشف وتصحيح انحراف السياق

🎯 طبقة محاذاة القرار

• ✅ التحقق من صحة الاتساق بين قرارات الوكيل ونية المستخدم
• 🚀 تصفية القواعد الثابتة والتحقق من الامتثال
• 🚀 تدقيق الاستدلال على مسار الخطوات المتعددة
• 🚀 تخصيص الصلاحيات الديناميكي المتكيف مع المخاطر
• 🚀 تحديد الإجراءات عالية المخاطر وإعادة كتابتها الآمنة

🔧 طبقة التحكم في التنفيذ

• ✅ اعتراض وحظر الأوامر عالية المخاطر للنظام في الوقت الفعلي
• ✅ تحليل النية السلوكية وتقييم المخاطر
• 🚀 التحكم في الصلاحيات الديناميكي المدرك للهوية وتقييد الوصول
• 🚀 التحقق الأمني قبل التنفيذ لإجراءات الوكيل
• 🚀 التراجع التلقائي والاسترداد لحالات التنفيذ غير الطبيعية
• 🚀 إمكانية المراقبة على مستوى النظام المدعومة بـ eBPF
  • 🚀 مراقبة الموارد في الوقت الفعلي والتقييد التكيفي
  • 🚀 تدقيق حمولة الشبكة وكشف الشذوذ

🤝 التعاون عبر الطبقات

• ✅ تجميع المعلومات العالمية واكتشاف المخاطر
• 🚀 إنشاء ملف تعريف ثقة قائم على السلوك التاريخي
• 🚀 تسجيل المخاطر المدرك للدور وتخصيص الصلاحيات الديناميكي
• 🚀 انتشار التلوث والتدقيق من البداية إلى النهاية للنظام

الوسم: ✅ مكتمل | 🚀 قيد التطوير

شكر وتقدير

نود أن نشكر جميع المساهمين في هذا المستودع. هم Qi Li, Xinhao Deng, Yixiang Zhang, Jiaqing Wu, Yue Xiao, Rennai Qiu, Zhuoheng Zou, Jiaqi Bai, Jiaxing Song, و Ke Xu.