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Tracekit — Manipulationssichere Nachverfolgung, Policy-Gates und Gegenprüfungen für KI-Agenten: Sehen Sie, was der Agent getan hat und warum. | Kitploit
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KI-Sicherheit
GitHubcygnux-labs/tracekit

Tracekit

Manipulationssichere Nachverfolgung, Policy-Gates und Gegenprüfungen für KI-Agenten: Sehen Sie, was der Agent getan hat und warum.

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1481261vor 1 TagVon Kitploit geprüft

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Tracekit: der manipulationssichere Flugschreiber für KI-Agenten

Agenten können Logs bearbeiten. Sie können die Bearbeitung nicht verbergen.

Tracekit prüft jeden Tool-Aufruf deines Agenten, bevor er ausgeführt wird, signiert jeden Aufruf und jede Entscheidung in einer Hash-Kette und liefert dir eine .tkb-Datei pro Lauf, die jeder offline verifizieren kann.

PyPI Funktioniert mit 25 Agenten und Frameworks CI MIT-Lizenz

8 von 8

Manipulationsangriffe erkannt
480 Versuche, mit einem Zeugen (E1)

570 von 570

schädliche Aufrufe gestoppt
11 Klassen, 1 Fehlalarm bei 738 (E17)

< 1 ms

zusätzlich pro Tool-Aufruf
0,91 ms bei p99, Signer-Roundtrip (E9)

8 von 8

Insider-Angriffe erkannt
ein Merge-Gate bei jedem PR (E8)

Gebaut wie Certificate Transparency: signierte Einträge in einem Append-only-Log, das unabhängige Zeugen mit-signieren
Offenes Dateiformat · Verifizierer in Python und TypeScript · MIT · läuft auf deinen eigenen Maschinen

Ausprobieren · Zu deinem Agenten hinzufügen · Was es beweist · Was drinsteckt · Nachweis · So funktioniert es · Pilotprojekt · Mitwirken · Dokumentation


Wenn ein Agent etwas tut, das er nicht tun sollte, stellst du drei Fragen: Was hat er getan, war es erlaubt, und kannst du dem Protokoll vertrauen? Das eigene Log des Agenten kann die dritte Frage nicht beantworten, weil der Agent es bearbeiten kann. Hier ist ein Lauf, auf beide Arten aufgezeichnet:

Was geschah: Ein Support-Ticket verbirgt eine Anweisung, der Agent löscht 43 von 128 Bestellungen und bearbeitet dann sein Log und Tracekits Aufzeichnung, sodass das Löschen als Abfrage erscheint. Das eigene Log des Agenten zeigt zwei Abfragen von Bestellung 1042; grep findet kein DELETE, und die Datenbank enthält 85 Bestellungen: Es sieht sauber aus. Tracekit, derselbe Lauf: Der run_sql-Aufruf um 13:51:59 wird als ACME-F001 markiert, der Zeilen löscht, und beim Schließen des Laufs schlug die Verifikation fehl mit seq 7: hash does not match the event. Erkannt bei Eintrag 7.

Ein Ticket mit einer versteckten Anweisung bringt einen Support-Agenten dazu, 43 Bestellungen zu löschen, und dann sein eigenes Log sowie Tracekits Aufzeichnung des Löschens zu bearbeiten. grep findet kein Löschen; Tracekit markiert den Lauf als FAILED, weil Eintrag 7 nicht mehr zu seinem Hash passt.

Derselbe Lauf, aufgezeichnet: die Datenbank, der Signierer, der Viewer und beide Bearbeitungen sind echt; das Modell ist geskriptet. Mit Ton ansehen (1:47)

In dieser Demo lief der Signierer als eigener Benutzer des Agenten (Dev-Modus), sodass ein Agent, der es verstanden hätte, den Schlüssel hätte lesen und das Log hätte neu signieren können. Betreibe den Signierer dort, wo der Agent ihn nicht erreichen kann, mit einem Witness, und er kann es nicht.

Ausprobieren

uvx --from tracekit-ai tracekit demo --server

Kein API-Schlüssel und nichts, was mit uv installiert werden muss. Aus einem leeren Cache auf einem Mac dauerte es 5 Sekunden (10 mit pip install tracekit-ai in einer frischen venv). Das Paket heißt tracekit-ai: tracekit auf PyPI ist ein unabhängiges Projekt. Ein skriptgesteuerter Agent führt drei Aufrufe aus, und Sie sollten Folgendes sehen:

== agent run (SCRIPTED: fixed tool calls, not a model)
  Bash 'ls': allow
  Bash 'sudo rm -rf /': deny TK-D001 TK-D004 TK-F003
  Bash 'echo "unterminated': ask TK-SHELL-PARSE
...
Integrity: VERIFIED.

== tamper test: rewrite the denied call as allowed in a copy, then verify again
[FAIL] signatures — 11 record(s), keys valid at their position
        seq 4: hash does not match the event
Integrity: FAILED.

Das Löschen wurde abgelehnt, bevor es ausgeführt wurde, der zurückgehaltene Aufruf lief nach einer Genehmigung, und der Lauf wurde verifiziert. Dann schrieb die Demo die Ablehnung in einer Kopie in „erlaubt“ um, und die Verifikation schlug bei dem Datensatz fehl, den sie geändert hatte.

Füge es zu deinem Agenten hinzu

Drei Zeilen:

pip install tracekit-ai
import tracekit; tracekit.instrument()     # the first line of your agent; then run it as usual
tracekit last                               # Integrity: VERIFIED. / Assurance: dev; ...

tracekit.instrument() startet einen Dev-Signer (oder verwendet den laufenden wieder) und steuert und zeichnet jeden Tool- und Modellaufruf der Frameworks auf, die es findet. tracekit last exportiert deinen letzten Lauf, verifiziert ihn und gibt an, wo er sich befindet. tracekit view --dev zeigt jeden Lauf. Auf einer sauberen Maschine wurde das LangGraph-Beispiel (ein Mock-Modell, kein API-Schlüssel) in 27 Sekunden installiert, ausgeführt und verifiziert: examples/v2/clean-machine.sh langchain.

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