Securekit

Securekit schützt, was Ihre Modelle ausführen – in jedem KI-System.

Securekit ist ein protokollunabhängiger Sicherheitskernel für die KI-Werkzeugausführung.
Er sitzt zwischen jedem LLM- oder Agentensystem und den von ihnen verwendeten Werkzeugen und setzt Zero-Trust-Ausführung, Sandbox-Isolation und richtlinienbasierte Steuerung durch.

Er ist als Drop-in, modular und erweiterbar konzipiert und funktioniert mit MCP, OpenAI-Tool-Aufrufen und benutzerdefinierten Agenten-Frameworks.

🧠 Warum Securekit existiert

Moderne KI-Systeme erzeugen nicht mehr nur Text – sie führen Aktionen aus:

Lesen und Schreiben von Dateien
Aufrufen externer APIs
Ausführen von Code
Auslösen von Workflows
Interagieren mit Systemen und Netzwerken

Dies birgt ein kritisches Risiko:

Jeder Tool-Aufruf ist eine potenzielle Angriffsfläche.

Securekit führt eine universelle Ausführungssicherheitsebene ein, die Kontrolle durchsetzt, bevor eine Aktion ausgeführt wird.

🧱 Architekturübersicht

LLM / Agentensystem
        ↓
Protokoll-Adapter-Ebene
(MCP / OpenAI / Benutzerdefiniert / Zukünftige Protokolle)
        ↓
Securekit-Kern
- Richtlinien-Engine
- Fähigkeitssystem
- Prompt-Firewall
- Risikobewertungs-Engine
- Absichts-Klassifikator
- Datenfluss-Firewall
- Audit & Belege
        ↓
Sandbox-Orchestrator
(gVisor / Firecracker / Docker / WASM)
        ↓
Kontrollierte Ausführungsebene
(Dateisystem / Netzwerk / Systemgrenzen)

⚙️ Vollständige Funktionsliste

🔌 Protokollunabhängiges Design

Funktioniert mit jedem KI-System oder Agenten-Framework
MCP-kompatible Adapter-Ebene
Unterstützung für OpenAI-Tool-/Funktionsaufrufe
Benutzerdefinierte Protokoll-Adapter-Schnittstelle
Zukunftssichere Protokoll-Abstraktionsebene

🛡️ Zero-Trust-Richtlinien-Engine

Jeder Tool-Aufruf wird vor der Ausführung validiert
Deklarative Richtlinienregeln
Mehrschichtige Richtlinienvererbung (global, Organisation, Projekt, Sitzung)
Default-Deny-Sicherheitsmodell

🧩 Fähigkeitssystem

Zeitgebundene Berechtigungen (TTL-basierter Zugriff)
Eingeschränkte Tool-Fähigkeiten
Widerrufbare Ausführungsrechte
Fein granulare Tool-Zugriffskontrolle

🧠 Prompt-Injection-Firewall

Erkennt Versuche zur Befehlsüberschreibung
Neutralisiert versteckte oder bösartige Befehle in Tool-Ausgaben
Schützt vor indirekten Prompt-Injection-Ketten
Bereinigt nicht vertrauenswürdige, modellgenerierte Inhalte

🌐 Datenfluss-Firewall

Kontrolliert, wie Daten zwischen Tools fließen
Verhindert unsicheres Verketten von Ausgaben
Blockiert Exfiltrationsmuster zwischen Tools
Setzt risikobasierte Datenrouting-Regeln durch

🧪 Ausführungssimulations-Engine

Simuliert die Tool-Ausführung vor dem tatsächlichen Lauf
Sagt Richtlinienverstöße voraus
Verhindert unsichere Aktionen vor der Ausführung
Dry-Run-Modus für risikoreiche Operationen

📊 Vertrauens- & Reputationssystem

Dynamische Vertrauensbewertung pro Tool
Verhaltensanalyse über die Zeit
Automatische Risikodegradation für verdächtige Tools
Adaptive, vertrauensbasierte Ausführungsbeschränkungen

🧯 Kill-Switch & Containment-Modus

Sofortiger Ausführungsstopp bei Anomalieerkennung
Sitzungsisolationsmodus
Automatischer Privilegienentzug
Fallback-Ausführung im sicheren Zustand

🧾 Ausführungsbelege (Audit-System)

Kryptografisch nachvollziehbare Ausführungsprotokolle
Eingabe-/Ausgabe-Hashing
Verfolgung von Richtlinienentscheidungen
Sandbox-Ausführungsmetadaten
Vollständige forensische Nachvollziehbarkeit

🔐 Sandbox-Ausführungsebene

gVisor-Sandbox-Unterstützung (Standard)
Firecracker-VM-Isolation (Hochsicherheitsmodus)
Docker-Container-Ausführung (Kompatibilitätsmodus)
WASM-Laufzeitunterstützung (leichtgewichtige Ausführung)
Vollständig isolierte Dateisystem- und Netzwerkumgebungen

🧭 Absichts-Klassifikationssystem

Klassifiziert die Absicht der Tool-Nutzung:
- Datenabruf
- Systemänderung
- Externe Kommunikation
- unbekanntes Verhalten
Richtliniendurchsetzung basierend auf dem Absichtstyp

Modul des Absichts-Klassifikationssystems

Ermöglichen Sie intelligente, absichtsbewusste Sicherheit durch koordinierte Multi-Agenten-Analyse, die bewertet, warum ein Tool aufgerufen wird, bevor es ausgeführt wird. Anstatt sich ausschließlich auf Tool-Namen oder angeforderte Aktionen zu verlassen, arbeiten spezialisierte Agenten zusammen, um die Ausführungsabsicht zu klassifizieren, Risiken zu bewerten und Sicherheitsrichtlinien basierend auf dem beabsichtigten Ergebnis durchzusetzen.

Funktionen

Multi-Agenten-Absichtsklassifikation
Erkennung von Datenabrufen
Erkennung von Systemänderungen
Erkennung externer Kommunikation
Erkennung unbekannten oder mehrdeutigen Verhaltens
Absichts-Konfidenzbewertung
Kontextbewusste Absichtsanalyse
Konsensvalidierung zwischen Agenten
Richtliniendurchsetzung basierend auf klassifizierter Absicht
Absichtsspezifische Fähigkeitsüberprüfung
Automatische Eskalation bei unsicherer Absicht
Absichts-Anomalieerkennung
Historischer Absichtsvergleich
Absichts-Auditprotokollierung
Konfigurierbare Absichts-Taxonomien
Benutzerdefinierte Absichtsklassifikations-Plugins
Multi-Label-Absichtsunterstützung
Absichtskonfliktlösung
Adaptive Lern-Hooks für zukünftige Klassifikatoren
Echtzeit-Absichtsüberwachung
Erklärbare Klassifikationsentscheidungen
Integration mit Richtlinien-Engine und Sandbox-Kontrollen

Multi-Agenten-Workflow

Anfrageanalyse-Agent
- Analysiert die eingehende Tool-Anfrage.
- Extrahiert kontextuelle Metadaten und Ausführungsziele.
Absichtsklassifikations-Agent
- Bestimmt die wahrscheinlichste Ausführungsabsicht.
- Weist Konfidenzwerte für eine oder mehrere Absichtskategorien zu.
Kontextvalidierungs-Agent
- Überprüft den Gesprächsverlauf, den Workflow-Zustand und frühere Aktionen.
- Erkennt Inkonsistenzen oder verdächtigen Kontext.
Risikobewertungs-Agent
- Bewertet die Sicherheitsimplikationen der klassifizierten Absicht.
- Identifiziert risikoreiches oder unerwartetes Verhalten.
Richtliniendurchsetzungs-Agent
- Wendet absichtsspezifische Sicherheitsrichtlinien an.
- Validiert Berechtigungen, Fähigkeiten und Ausführungsbeschränkungen.
Konsens-Agent
- Löst Meinungsverschiedenheiten zwischen Klassifikations- und Validierungsagenten auf.
- Erzeugt eine endgültige verifizierte Absichtsentscheidung.
Audit-Agent
- Zeichnet Klassifikationsergebnisse, Konfidenzniveaus, Richtlinienentscheidungen und Ausführungsergebnisse für die forensische Analyse auf.

Unterstützte Absichtskategorien

Datenabruf
Systemänderung
Externe Kommunikation
Unbekanntes Verhalten
Benutzerdefinierte, vom Administrator definierte Absichten

Vorteile

Verhindert Ausführung, die ausschließlich auf modellgenerierten Annahmen basiert
Erkennt bösartige oder unerwartete Verhaltensmuster
Verbessert die Zero-Trust-Entscheidungsfindung
Reduziert die Auswirkungen von Prompt-Injection-Angriffen
Ermöglicht granulare Richtliniendurchsetzung
Bietet erklärbare Sicherheitsentscheidungen
Verbessert Auditierbarkeit und Compliance
Unterstützt protokollunabhängige KI-Sicherheit in jedem LLM- oder Agenten-Framework

🌍 Netzwerksicherheitskontrollen

Standardmäßig verweigerter ausgehender Netzwerkzugriff
Domain-/IP-Allowlisting
Toolspezifische Netzwerkrichtlinien
Optionale Anfrageebenen-Inspektion
Exfiltrationserkennungs-Heuristiken

🔁 Protokollübergreifende Übersetzungsebene

MCP ↔ OpenAI-Tool-Interoperabilität
Einheitliches Ausführungsmodell über Frameworks hinweg
Adapterbasierte Protokollkonvertierung
Eingebaute Kompatibilität für zukünftige Protokolle

🧩 Plugin-Architektur

Erweiterbare Sicherheits-Pipeline
Benutzerdefinierte Firewall-Module
Risikobewertungs-Plugins
Compliance- und Governance-Module
Domänenspezifische Sicherheitserweiterungen

🔁 Ausführungssimulation & Vorschaumodus

Vorausführungsanalyse aller Tool-Aufrufe
Vorschau der Richtlinienauswirkungen
Sichere Bewertung risikoreicher Operationen

🔐 Kryptografische Richtliniensignierung

Signierte Richtliniendurchsetzung
Manipulationssichere Konfigurationsvalidierung
Sichere Richtlinienverteilung für Teams und Unternehmen

📈 Observability-Dashboard (geplant)

Tool-Ausführungsdiagramme
Verfolgung von Richtlinienentscheidungen
Sandbox-Aktivitätsüberwachung
Risiko-Heatmaps
Sicherheitsereignis-Zeitachse

🧩 Design-Philosophie

Kein KI-System sollte direkt ausführen, zugreifen oder kommunizieren, ohne einen verifizierbaren Sicherheitskernel zu durchlaufen.

Securekit setzt durch:

Kein implizites Vertrauen
Kontrollierte Ausführungsgrenzen
Vollständige Auditierbarkeit aller Tool-Aktionen
Protokollunabhängigkeit (MCP, OpenAI, benutzerdefinierte Agenten, zukünftige Systeme)
Erweiterbare, pluginbasierte Sicherheitsarchitektur

Das System ist als Sicherheitssubstrat für agentische KI konzipiert, nicht als Anwendungs-Wrapper.

🚀 Installation (bald verfügbar)

Securekit befindet sich derzeit in der frühen Designphase.
Referenzimplementierungen werden bereitgestellt für:

Python-SDK
Node-SDK
Rust-Core-Laufzeit
CLI-Tooling
Docker-Bereitstellung
Kubernetes-Sidecar-Modus

🤝 Mitwirken

Beiträge sind willkommen.

Bitte stellen Sie sicher, dass alle Beiträge:

AGPL-3.0+ entsprechen
die Zero-Trust-Ausführungsprinzipien von Securekit wahren
die Adapter- und Plugin-Schnittstellenstandards einhalten
Sandbox- oder Richtliniendurchsetzungsebenen nicht umgehen

Specification Branding License (SBL)

Standard

Vollständig AGPL-3.0+-konformes System
Copyleft für Netzwerkbereitstellungen durchgesetzt
Erforderliche Namensnennung:
- Roxanne Ardary
- https://www.roxanneardary.com/

Optional

Specification Branding License (SBL)
- Kommerzielle Bereitstellung ohne Namensnennung
- Preisgestaltung basierend auf Umfang, Nutzung und Bereitstellungsrahmen
- https://roxanneardary.com/securekit/

📜 Lizenz- & Hinweisanforderungen

Securekit wird unter der GNU Affero General Public License v3.0 oder später (AGPL-3.0+) veröffentlicht.
Durch Ihren Beitrag zu diesem Projekt stimmen Sie zu, dass Ihre Beiträge ebenfalls unter dieser Lizenz veröffentlicht werden.

Bitte beachten Sie Folgendes:

Alle Beiträge müssen den AGPL-3.0+-Bedingungen entsprechen.
Gemäß Abschnitt 7 der Lizenz müssen alle Weiterverbreitungen, Forks und abgeleiteten Werke die Namensnennung bewahren an:
Roxanne Ardary und roxanneardary.com.
Securekit-Spezifikationen sind mit Namensnennung frei nutzbar. Eine Specification Branding License kann auf Anfrage verhandelt werden.
Die Datei notice.md des Projekts verfolgt Namensnennungsanforderungen und Danksagungen an Mitwirkende.
Jedes Update, das neue Mitwirkende hinzufügt oder die Namensnennung ändert, sollte auch notice.md aktualisieren.
Stellen Sie beim Einreichen eines Pull Requests sicher, dass neue Dateien die Namensnennungs-Header wo anwendbar beibehalten.
Netzwerkbereitgestellte Versionen dieser Software müssen ebenfalls vollständig AGPL-3.0+-konform bleiben, einschließlich der Offenlegung von Quellcode-Änderungen, wo dies unter der Lizenz anwendbar ist.

Für vollständige rechtliche Details lesen Sie bitte die AGPL-3.0+-Lizenz und die Datei notice.md des Projekts.

🛡️ Zusammenfassung

Securekit ist ein protokollunabhängiger Sicherheitskernel für die KI-Werkzeugausführung, der Folgendes bietet:

Zero-Trust-Durchsetzung
Sandbox-Isolierte Ausführungsumgebungen
KI-bewusste Bedrohungserkennung
Protokollübergreifende Kompatibilität
Vollständige Ausführungsauditierbarkeit

Es fungiert als universelle Sicherheitsebene für agentische KI-Systeme und stellt sicher, dass kein Modell Tools ausführen kann, ohne eine verifizierbare Kontrollebene zu durchlaufen.

Open Arsenal Hub
https://gitlab.com/Roxanne_Ardary/open-arsenal-specs

Securekit — Updated!

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