Securekit

Securekit protege lo que tus modelos ejecutan—en cualquier sistema de IA.

Securekit es un núcleo de seguridad agnóstico de protocolo para la ejecución de herramientas de IA.
Se sitúa entre cualquier sistema LLM o de agentes y las herramientas que utilizan, imponiendo ejecución de confianza cero, aislamiento en sandbox y control basado en políticas.

Está diseñado para ser directamente integrable, modular y extensible, funcionando con MCP, llamadas a herramientas de OpenAI y marcos de agentes personalizados.

🧠 Por qué existe Securekit

Los sistemas de IA modernos ya no solo generan texto—están ejecutando acciones:

leyendo y escribiendo archivos
llamando a APIs externas
ejecutando código
activando flujos de trabajo
interactuando con sistemas y redes

Esto introduce un riesgo crítico:

Cada llamada a una herramienta es una superficie de ataque potencial.

Securekit introduce una capa de seguridad de ejecución universal que impone control antes de que se ejecute cualquier acción.

🧱 Descripción general de la arquitectura

LLM / Agent System
        ↓
Protocol Adapter Layer
(MCP / OpenAI / Custom / Future Protocols)
        ↓
Securekit Core
- Policy Engine
- Capability System
- Prompt Firewall
- Risk Scoring Engine
- Intent Classifier
- Data-Flow Firewall
- Audit & Receipts
        ↓
Sandbox Orchestrator
(gVisor / Firecracker / Docker / WASM)
        ↓
Controlled Execution Layer
(Filesystem / Network / System Boundaries)

⚙️ Lista completa de funciones

🔌 Diseño agnóstico de protocolo

Funciona con cualquier sistema de IA o marco de agentes
Capa de adaptador compatible con MCP
Soporte para llamadas a herramientas/funciones de OpenAI
Interfaz de adaptador de protocolo personalizado
Capa de abstracción de protocolo preparada para el futuro

🛡️ Motor de políticas de confianza cero

Cada llamada a una herramienta se valida antes de su ejecución
Reglas de política declarativas
Herencia de políticas multicapa (global, organización, proyecto, sesión)
Modelo de seguridad de denegación por defecto

🧩 Sistema de capacidades

Permisos limitados en el tiempo (acceso basado en TTL)
Capacidades de herramientas con alcance definido
Derechos de ejecución revocables
Control de acceso fino a las herramientas

🧠 Cortafuegos de inyección de prompts

Detecta intentos de anulación de instrucciones
Neutraliza comandos ocultos o maliciosos en las salidas de las herramientas
Protege contra cadenas indirectas de inyección de prompts
Sanea contenido no confiable generado por el modelo

🌐 Cortafuegos de flujo de datos

Controla cómo se mueven los datos entre herramientas
Previene el encadenamiento inseguro de salidas
Bloquea patrones de exfiltración entre herramientas
Aplica reglas de enrutamiento de datos basadas en riesgo

🧪 Motor de simulación de ejecución

Simula la ejecución de la herramienta antes de ejecutarla
Predice violaciones de políticas
Evita acciones inseguras antes de la ejecución
Modo de prueba en seco para operaciones de alto riesgo

📊 Sistema de confianza y reputación

Puntuación de confianza dinámica por herramienta
Análisis de comportamiento a lo largo del tiempo
Degradación automática de riesgo para herramientas sospechosas
Restricciones de ejecución adaptativas basadas en confianza

🧯 Interruptor de emergencia y modo de contención

Detención instantánea de la ejecución ante la detección de anomalías
Modo de aislamiento de sesión
Revocación automática de privilegios
Ejecución de respaldo en estado seguro

🧾 Recibos de ejecución (sistema de auditoría)

Registros de ejecución trazables criptográficamente
Hash de entradas/salidas
Seguimiento de decisiones de políticas
Metadatos de ejecución en sandbox
Trazabilidad forense completa

🔐 Capa de ejecución en sandbox

Soporte de sandbox gVisor (predeterminado)
Aislamiento de VM Firecracker (modo de alta seguridad)
Ejecución en contenedores Docker (modo de compatibilidad)
Soporte de runtime WASM (ejecución ligera)
Entornos de sistema de archivos y red totalmente aislados

🧭 Sistema de clasificación de intenciones

Clasifica la intención de uso de la herramienta:
- recuperación de datos
- modificación del sistema
- comunicación externa
- comportamiento desconocido
Aplicación de políticas según el tipo de intención

Módulo del sistema de clasificación de intenciones

Habilita seguridad inteligente basada en intenciones mediante análisis multiagente coordinado que evalúa por qué se invoca una herramienta antes de que se ejecute. En lugar de depender únicamente de los nombres de las herramientas o de las acciones solicitadas, agentes especializados colaboran para clasificar la intención de ejecución, evaluar el riesgo y aplicar políticas de seguridad según el resultado previsto.

Funciones

Clasificación de intenciones multiagente
Detección de recuperación de datos
Detección de modificación del sistema
Detección de comunicación externa
Detección de comportamiento desconocido o ambiguo
Puntuación de confianza de la intención
Análisis de intenciones consciente del contexto
Validación de consenso entre agentes
Aplicación de políticas según la intención clasificada
Verificación de capacidades específicas de la intención
Escalamiento automático para intenciones inciertas
Detección de anomalías de intención
Comparación histórica de intenciones
Registro de auditoría de intenciones
Taxonomías de intenciones configurables
Plugins personalizados de clasificación de intenciones
Soporte de intenciones multietiqueta
Resolución de conflictos de intenciones
Ganchos de aprendizaje adaptativo para futuros clasificadores
Monitorización de intenciones en tiempo real
Decisiones de clasificación explicables
Integración con el motor de políticas y los controles de sandbox

Flujo de trabajo multiagente

Agente de análisis de solicitudes
- Analiza la solicitud entrante de la herramienta.
- Extrae metadatos contextuales y objetivos de ejecución.
Agente de clasificación de intenciones
- Determina la intención de ejecución más probable.
- Asigna puntuaciones de confianza a una o más categorías de intención.
Agente de validación de contexto
- Revisa el historial de conversación, el estado del flujo de trabajo y las acciones anteriores.
- Detecta inconsistencias o contextos sospechosos.
Agente de evaluación de riesgos
- Evalúa las implicaciones de seguridad de la intención clasificada.
- Identifica comportamientos de alto riesgo o inesperados.
Agente de aplicación de políticas
- Aplica políticas de seguridad específicas de la intención.
- Valida permisos, capacidades y restricciones de ejecución.
Agente de consenso
- Resuelve discrepancias entre los agentes de clasificación y validación.
- Produce una decisión final verificada de intención.
Agente de auditoría
- Registra resultados de clasificación, niveles de confianza, decisiones de políticas y resultados de ejecución para el análisis forense.

Categorías de intención admitidas

Recuperación de datos
Modificación del sistema
Comunicación externa
Comportamiento desconocido
Intenciones personalizadas definidas por el administrador

Beneficios

Evita la ejecución basada únicamente en suposiciones generadas por el modelo
Detecta patrones de comportamiento maliciosos o inesperados
Mejora la toma de decisiones de confianza cero
Reduce el impacto de los ataques de inyección de prompts
Permite una aplicación granular de políticas
Proporciona decisiones de seguridad explicables
Mejora la auditabilidad y el cumplimiento normativo
Admite seguridad de IA agnóstica de protocolo en cualquier LLM o marco de agentes