Securekit

# 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.

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# 🧠 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.

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# 🧱 Descripción general de la arquitectura

```text
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

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## 🛡️ 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

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## 🧩 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

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## 🧠 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

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## 🌐 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

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## 🧪 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

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## 📊 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

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## 🧯 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

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## 🧾 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

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## 🔐 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

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## 🧭 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

1. **Agente de análisis de solicitudes**
   - Analiza la solicitud entrante de la herramienta.
   - Extrae metadatos contextuales y objetivos de ejecución.

2. **Agente de clasificación de intenciones**
   - Determina la intención de ejecución más probable.
   - Asigna puntuaciones de confianza a una o más categorías de intención.

3. **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.

4. **Agente de evaluación de riesgos**
   - Evalúa las implicaciones de seguridad de la intención clasificada.
   - Identifica comportamientos de alto riesgo o inesperados.

5. **Agente de aplicación de políticas**
   - Aplica políticas de seguridad específicas de la intención.
   - Valida permisos, capacidades y restricciones de ejecución.

6. **Agente de consenso**
   - Resuelve discrepancias entre los agentes de clasificación y validación.
   - Produce una decisión final verificada de intención.

7. **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

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## 🌍 Controles de seguridad de red
- Denegación por defecto del acceso de red saliente
- Lista blanca de dominios/IP
- Políticas de red específicas de herramientas
- Inspección opcional a nivel de solicitud
- Heurísticas de detección de exfiltración

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## 🔁 Capa de traducción entre protocolos
- Interoperabilidad de herramientas MCP ↔ OpenAI
- Modelo de ejecución unificado entre marcos de trabajo
- Conversión de protocolo basada en adaptadores
- Compatibilidad integrada con protocolos futuros

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## 🧩 Arquitectura de plugins
- Canalización de seguridad extensible
- Módulos de cortafuegos personalizados
- Plugins de puntuación de riesgo
- Módulos de cumplimiento y gobernanza
- Extensiones de seguridad específicas de dominio

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## 🔁 Modo de simulación y vista previa de ejecución
- Análisis previo a la ejecución de todas las llamadas a herramientas
- Vista previa del impacto de las políticas
- Evaluación segura de operaciones de alto riesgo

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## 🔐 Firma criptográfica de políticas
- Aplicación de políticas firmadas
- Validación de configuración a prueba de manipulaciones
- Distribución segura de políticas para equipos y empresas

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## 📈 Panel de observabilidad (planificado)
- Gráficos de ejecución de herramientas
- Trazado de decisiones de políticas
- Monitorización de actividad del sandbox
- Mapas de calor de riesgo
- Cronología de eventos de seguridad

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# 🧩 Filosofía de diseño

> Ningún sistema de IA debería ejecutar, acceder o comunicarse directamente sin pasar por un núcleo de seguridad verificable.

Securekit impone:

- Cero confianza implícita  
- Límites de ejecución controlados  
- Auditabilidad completa de todas las acciones de las herramientas  
- Independencia de protocolo (MCP, OpenAI, agentes personalizados, sistemas futuros)  
- Arquitectura de seguridad extensible basada en plugins  

El sistema está diseñado como un **sustrato de seguridad para IA agéntica**, no como un envoltorio de aplicación.

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# 🚀 Instalación (próximamente)

Securekit se encuentra actualmente en fase temprana de diseño.  
Se proporcionarán implementaciones de referencia para:

- SDK de Python  
- SDK de Node  
- Runtime principal en Rust  
- Herramientas CLI  
- Despliegue con Docker  
- Modo sidecar de Kubernetes  

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# 🤝 Contribuciones

Las contribuciones son bienvenidas.

Por favor, asegúrate de que todas las contribuciones:
- cumplan con AGPL-3.0+  
- mantengan los principios de ejecución de confianza cero de Securekit  
- sigan los estándares de interfaz de adaptadores y plugins  
- no omitan las capas de sandbox o de aplicación de políticas  

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## Licencia de Marca de Especificación (SBL)

### Estándar
- Sistema totalmente compatible con AGPL-3.0+
- Copyleft aplicado para despliegues de red
- Atribución requerida:
  - Roxanne Ardary
  - https://www.roxanneardary.com/

### Opcional

- **Licencia de Marca de Especificación (SBL)**
  - Despliegue comercial sin atribución
  - Precios basados en escala, uso y alcance del despliegue
  - [https://roxanneardary.com/securekit/](https://roxanneardary.com/securekit/)

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# 📜 Licencia y requisitos de aviso

Securekit se publica bajo la **GNU Affero General Public License v3.0 o posterior (AGPL-3.0+)**.   
Al contribuir a este proyecto, aceptas que tus contribuciones también se publicarán bajo esta licencia.

Ten en cuenta lo siguiente:

- Todas las contribuciones deben cumplir con los términos de la **AGPL-3.0+**.  
- Según la **Sección 7** de la licencia, todas las redistribuciones, forks y obras derivadas deben conservar la atribución a:  
  **Roxanne Ardary** y **[roxanneardary.com](https://www.roxanneardary.com/)**.  
- Las especificaciones de Securekit son de uso libre con atribución. Se puede negociar una Licencia de Marca de Especificación a petición.
- El archivo **notice.md** del proyecto registra los requisitos de atribución y los agradecimientos a los contribuyentes.  
  Cualquier actualización que añada nuevos contribuyentes o modifique la atribución también debería actualizar `notice.md`.  
- Al enviar un pull request, asegúrate de que cualquier archivo nuevo mantenga los encabezados de atribución cuando corresponda.
- Las versiones de este software desplegadas en red también deben permanecer totalmente conformes con AGPL-3.0+, incluida la exposición de las modificaciones del código fuente cuando corresponda según la licencia.

Para obtener todos los detalles legales, consulta la licencia AGPL-3.0+ y el archivo `notice.md` del proyecto.

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# 🛡️ Resumen

Securekit es un **núcleo de seguridad agnóstico de protocolo para la ejecución de herramientas de IA** que proporciona:

- Aplicación de confianza cero  
- Entornos de ejecución en sandbox  
- Detección de amenazas consciente de IA  
- Compatibilidad entre protocolos  
- Auditabilidad completa de la ejecución  

Funciona como una **capa de seguridad universal para sistemas de IA agéntica**, garantizando que ningún modelo pueda ejecutar herramientas sin pasar por un plano de control verificable.  

**Open Arsenal Hub**  
[https://gitlab.com/Roxanne_Ardary/open-arsenal-specs](https://gitlab.com/Roxanne_Ardary/open-arsenal-specs)