Securekit
Securekit protège ce que vos modèles exécutent—sur n'importe quel système d'IA.
Securekit est un noyau de sécurité agnostique au protocole pour l'exécution d'outils d'IA.
Il se place entre tout système LLM ou agent et les outils qu'ils utilisent, appliquant l'exécution zéro-confiance, l'isolation en bac à sable et le contrôle piloté par politiques.
Il est conçu pour être interchangeable, modulaire et extensible, fonctionnant avec MCP, l'appel d'outils OpenAI et les frameworks d'agents personnalisés.
🧠 Pourquoi Securekit existe
Les systèmes d'IA modernes ne se contentent plus de générer du texte—ils exécutent des actions :
- lecture et écriture de fichiers
- appels à des API externes
- exécution de code
- déclenchement de flux de travail
- interaction avec des systèmes et des réseaux
Cela introduit un risque critique :
Chaque appel d'outil est une surface d'attaque potentielle.
Securekit introduit une couche de sécurité d'exécution universelle qui applique un contrôle avant que toute action ne soit exécutée.
🧱 Vue d'ensemble de l'architecture
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)
⚙️ Liste complète des fonctionnalités
🔌 Conception agnostique au protocole
- Fonctionne avec tout système d'IA ou framework d'agents
- Couche d'adaptateurs compatible MCP
- Prise en charge de l'appel d'outils/fonctions OpenAI
- Interface d'adaptateur de protocole personnalisé
- Couche d'abstraction de protocole pérenne
🛡️ Moteur de politiques zéro-confiance
- Chaque appel d'outil est validé avant exécution
- Règles de politique déclaratives
- Héritage de politiques multicouche (global, organisation, projet, session)
- Modèle de sécurité de refus par défaut
🧩 Système de capacités
- Permissions limitées dans le temps (accès basé sur TTL)
- Capacités d'outils restreintes à un périmètre
- Droits d'exécution révocables
- Contrôle d'accès aux outils à granularité fine
🧠 Pare-feu anti-injection de prompt
- Détecte les tentatives de remplacement d'instructions
- Neutralise les commandes cachées ou malveillantes dans les sorties d'outils
- Protège contre les chaînes d'injection indirecte de prompt
- Assainit le contenu non fiable généré par le modèle
🌐 Pare-feu de flux de données
- Contrôle la circulation des données entre les outils
- Empêche l'enchaînement non sécurisé des sorties
- Bloque les schémas d'exfiltration entre outils
- Applique des règles de routage des données basées sur le risque
🧪 Moteur de simulation d'exécution
- Simule l'exécution de l'outil avant de l'exécuter
- Prédit les violations de politiques
- Prévient les actions non sécurisées avant exécution
- Mode dry-run pour les opérations à haut risque
📊 Système de confiance et de réputation
- Score de confiance dynamique par outil
- Analyse comportementale au fil du temps
- Dégradation automatique du risque pour les outils suspects
- Contraintes d'exécution adaptatives basées sur la confiance
🧯 Kill Switch et mode de confinement
- Arrêt instantané de l'exécution en cas de détection d'anomalie
- Mode d'isolation de session
- Révocation automatique des privilèges
- Exécution de repli en état sûr
🧾 Reçus d'exécution (système d'audit)
- Journaux d'exécution traçables cryptographiquement
- Hachage des entrées/sorties
- Suivi des décisions de politique
- Métadonnées d'exécution du bac à sable
- Traçabilité forensique complète
🔐 Couche d'exécution en bac à sable
- Prise en charge du bac à sable gVisor (par défaut)
- Isolation par machine virtuelle Firecracker (mode haute sécurité)
- Exécution en conteneur Docker (mode compatibilité)
- Prise en charge du runtime WASM (exécution légère)
- Environnements système de fichiers et réseau entièrement isolés
🧭 Système de classification d'intention
- Classe l'intention d'utilisation de l'outil :
- récupération de données
- modification du système
- communication externe
- comportement inconnu
- Application de politiques basée sur le type d'intention
Module du système de classification d'intention
Activez une sécurité intelligente sensible à l'intention grâce à une analyse multi-agents coordonnée qui évalue pourquoi un outil est invoqué avant qu'il ne soit exécuté. Au lieu de se fier uniquement aux noms d'outils ou aux actions demandées, des agents spécialisés collaborent pour classer l'intention d'exécution, évaluer le risque et appliquer des politiques de sécurité en fonction du résultat attendu.
Fonctionnalités
- Classification d'intention multi-agents
- Détection de récupération de données
- Détection de modification du système
- Détection de communication externe
- Détection de comportement inconnu ou ambigu
- Score de confiance d'intention
- Analyse d'intention contextuelle
- Validation par consensus entre agents
- Application de politiques basée sur l'intention classifiée
- Vérification des capacités spécifiques à l'intention
- Escalade automatique pour les intentions incertaines
- Détection d'anomalies d'intention
- Comparaison historique des intentions
- Journalisation d'audit des intentions
- Taxonomies d'intentions configurables
- Plugins de classification d'intention personnalisés
- Prise en charge d'intentions multi-étiquettes
- Résolution de conflits d'intention
- Points d'ancrage d'apprentissage adaptatif pour les futurs classificateurs
- Surveillance d'intention en temps réel
- Décisions de classification explicables
- Intégration avec le moteur de politiques et les contrôles du bac à sable
Flux de travail multi-agents
-
Agent d'analyse de requête
- Analyse la requête d'outil entrante.
- Extrait les métadonnées contextuelles et les objectifs d'exécution.
-
Agent de classification d'intention
- Détermine l'intention d'exécution la plus probable.
- Attribue des scores de confiance à une ou plusieurs catégories d'intention.
-
Agent de validation du contexte
- Examine l'historique de conversation, l'état du flux de travail et les actions précédentes.
- Détecte les incohérences ou les contextes suspects.
-
Agent d'évaluation des risques
- Évalue les implications de sécurité de l'intention classifiée.
- Identifie les comportements à haut risque ou inattendus.
-
Agent d'application des politiques
- Applique des politiques de sécurité spécifiques à l'intention.
- Valide les permissions, les capacités et les contraintes d'exécution.
-
Agent de consensus
- Résout les désaccords entre les agents de classification et de validation.
- Produit une décision d'intention finale vérifiée.
-
Agent d'audit
- Enregistre les résultats de classification, les niveaux de confiance, les décisions de politique et les résultats d'exécution pour l'analyse forensique.
Catégories d'intention prises en charge
- Récupération de données
- Modification du système
- Communication externe
- Comportement inconnu
- Intentions personnalisées définies par l'administrateur
Avantages
- Empêche l'exécution basée uniquement sur des hypothèses générées par le modèle
- Détecte les schémas comportementaux malveillants ou inattendus
- Améliore la prise de décision zéro-confiance
- Réduit l'impact des attaques par injection de prompt
- Permet une application granulaire des politiques
- Fournit des décisions de sécurité explicables
- Améliore l'auditabilité et la conformité
- Prend en charge la sécurité IA agnostique au protocole sur tout LLM ou framework d'agents
🌍 Contrôles de sécurité réseau
- Refus par défaut de l'accès réseau sortant
- Liste blanche de domaines/IP
- Politiques réseau spécifiques aux outils
- Inspection facultative au niveau des requêtes
- Heuristiques de détection d'exfiltration
🔁 Couche de traduction inter-protocoles
- Interopérabilité des outils MCP ↔ OpenAI
- Modèle d'exécution unifié entre frameworks
- Conversion de protocole basée sur des adaptateurs
- Compatibilité intégrée avec les futurs protocoles
🧩 Architecture de plugins
- Pipeline de sécurité extensible
- Modules de pare-feu personnalisés
- Plugins de score de risque
- Modules de conformité et de gouvernance
- Extensions de sécurité spécifiques à un domaine
🔁 Mode de simulation d'exécution et d'aperçu
- Analyse pré-exécution de tous les appels d'outils
- Aperçu de l'impact des politiques
- Évaluation sûre des opérations à haut risque
🔐 Signature cryptographique des politiques
- Application de politiques signées
- Validation de configuration inviolable
- Distribution sécurisée des politiques pour les équipes et les entreprises
📈 Tableau de bord d'observabilité (prévu)
- Graphiques d'exécution des outils
- Traçage des décisions de politique
- Surveillance de l'activité du bac à sable
- Cartes de chaleur des risques
- Chronologie des événements de sécurité
🧩 Philosophie de conception
Aucun système d'IA ne devrait exécuter, accéder ou communiquer directement sans passer par un noyau de sécurité vérifiable.
Securekit applique :
- Zéro confiance implicite
- Frontières d'exécution contrôlées
- Auditabilité complète de toutes les actions des outils
- Indépendance vis-à-vis des protocoles (MCP, OpenAI, agents personnalisés, futurs systèmes)
- Architecture de sécurité extensible basée sur des plugins
Le système est conçu comme un substrat de sécurité pour l'IA agentique, et non comme un wrapper applicatif.
🚀 Installation (bientôt disponible)
Securekit est actuellement en phase de conception précoce.
Des implémentations de référence seront fournies pour :
- Python SDK
- Node SDK
- Runtime cœur Rust
- Outillage CLI
- Déploiement Docker
- Mode sidecar Kubernetes
🤝 Contribution
Les contributions sont les bienvenues.
Veuillez vous assurer que toutes les contributions :
- respectent l'AGPL-3.0+
- maintiennent les principes d'exécution zéro-confiance de Securekit
- suivent les normes d'interface des adaptateurs et des plugins
- ne contournent pas les couches de bac à sable ou d'application des politiques
Licence de marque de spécification (SBL)
Standard
- Système entièrement conforme à l'AGPL-3.0+
- Copyleft appliqué pour les déploiements réseau
- Attribution requise :
Optionnel
- Licence de marque de spécification (SBL)
📜 Licence et exigences de mention
Securekit est publié sous la GNU Affero General Public License v3.0 ou ultérieure (AGPL-3.0+).
En contribuant à ce projet, vous acceptez que vos contributions soient également publiées sous cette licence.
Veuillez noter ce qui suit :
- Toutes les contributions doivent respecter les conditions de l'AGPL-3.0+.
- En vertu de la section 7 de la licence, toutes les redistributions, forks et œuvres dérivées doivent préserver l'attribution à :
Roxanne Ardary et roxanneardary.com.
- Les spécifications de Securekit sont libres d'utilisation avec attribution. Une Licence de marque de spécification peut être négociée sur demande.
- Le fichier notice.md du projet suit les exigences d'attribution et les remerciements aux contributeurs.
Toute mise à jour qui ajoute de nouveaux contributeurs ou modifie l'attribution doit également mettre à jour notice.md.
- Lors de la soumission d'une pull request, assurez-vous que les nouveaux fichiers conservent les en-têtes d'attribution le cas échéant.
- Les versions de ce logiciel déployées sur le réseau doivent également rester entièrement conformes à l'AGPL-3.0+, y compris l'exposition des modifications du code source lorsque cela est applicable en vertu de la licence.
Pour tous les détails juridiques, veuillez vous référer à la licence AGPL-3.0+ et au fichier notice.md du projet.
🛡️ Résumé
Securekit est un noyau de sécurité agnostique au protocole pour l'exécution d'outils d'IA qui fournit :
- Application de la zéro-confiance
- Environnements d'exécution en bac à sable
- Détection des menaces adaptée à l'IA
- Compatibilité inter-protocoles
- Auditabilité complète de l'exécution
Il fonctionne comme une couche de sécurité universelle pour les systèmes d'IA agentiques, garantissant qu'aucun modèle ne peut exécuter d'outils sans passer par un plan de contrôle vérifiable.
Open Arsenal Hub
https://gitlab.com/Roxanne_Ardary/open-arsenal-specs
