C4-META System v1.0.0 (शोध प्रोटोटाइप)

बहु-परत AI सुरक्षा के लिए शोध प्रोटोटाइप: C4 स्पष्टीकरणीयता, एन्सेम्बल क्लासिफायर, डिऑबफस्केशन, O₂ सुरक्षा इंजन, ThoughtVirus सुरक्षा, और SVETILO मूल्य संरेखण। अल्फा-ग्रेड — आंतरिक रूप से सत्यापित, बाह्य ऑडिट लंबित।

संस्करण: 1.0.0-alpha | स्थिति: शोध प्रोटोटाइप | लाइसेंस: BSL 1.1 (गैर-उत्पादन मुफ्त; उत्पादन → वाणिज्यिक)

लेखक: I.G. Selyutin. C4-META मॉडल सह-लेखक: N.I. Kovalev.
उत्पाद पहचान (2026-08): BSL शोध / व्यावसायिक-गहराई प्रोटोटाइप जो Apache-2.0 c4protocol पर निर्मित एक भारी बहु-परत C4 सुरक्षा स्टैक (एन्सेम्बल, O₂ स्कैफोल्डिंग, रेड-टीम लैब) है।
नहीं एक दूसरा खुला प्रोटोकॉल। नहीं प्रमाणित उत्पादन AGI सुरक्षा। नहीं "v8 FINAL"।
ईमानदारी ऑडिट: docs/AUDIT-c4-meta-system-2026-08.md।
प्रमोशन पथ: docs/PROMOTE-FROM-PROTOCOL.md (c4protocol का उपभोग/पिन करें; पतले SDK में कोई एन्सेम्बल डंप नहीं)।
GitLab Pages = public/ (EN + public/ru/)। ओपन रनटाइम के लिए प्रमाण: c4protocol में make conformance।

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🎯 अवलोकन

C4-META सिस्टम बहु-परत AI सुरक्षा के लिए एक शोध प्रोटोटाइप है जो निम्नलिखित कार्यान्वित करता है:

4-परत सुरक्षा वास्तुकला

Input Sanitization → Semantic Analysis → Behavioral Analysis → Meta-Observer (O₂)

• परत 1 — इनपुट स्वच्छता: डिऑबफस्केशन पाइपलाइन (लेट्सपीक, 90+ यूनिकोड होमोग्लिफ, शून्य-चौड़ाई वर्ण, RTL ओवरराइड, Base64/ROT13)
• परत 2 — शब्दार्थ विश्लेषण: 4-क्लासिफायर एन्सेम्बल मतदान (ONNX BERT + RuleBased + Heuristic + LLM Semantic)
• परत 3 — व्यवहारिक विश्लेषण: AoC सुरक्षा मॉड्यूल, पैटर्न मिलान, प्रक्षेपवक्र विसंगति पहचान
• परत 4 — मेटा-ऑब्ज़र्वर (O₂): ट्रांसफर एन्ट्रॉपी, BFT सर्वसम्मति, सिमेंटिक उलझन, कारण ग्राफ विश्लेषण

मुख्य क्षमताएँ

• 4-क्लासिफायर एन्सेम्बल मतदान — ONNX BERT + RuleBased (80+ पैटर्न) + Heuristic (32 खतरनाक शब्द) + LLM Semantic (Ollama/DeepSeek)
• दोहरा क्लासिफायर OR-लॉजिक: BERT सिमेंटिक + RuleBased कीवर्ड क्लासिफायर OR फॉलबैक के साथ — विफलता का कोई एकल बिंदु नहीं
• 16 AoC सुरक्षा मॉड्यूल — 11 क्लासिकल + 5 विस्तारित (ह्यूरिस्टिक/लैब; "सभी मल्टी-एजेंट विफलताएँ हल" होने का दावा नहीं)
• ThoughtVirus सुरक्षा — दो-परत सुरक्षा (regex पैटर्न पहचान + C4 प्रक्षेपवक्र विश्लेषण)। arXiv:2603.00131 से प्रेरित (मल्टी-एजेंट सुरक्षा पहल; माइक्रोसॉफ्ट नहीं)(https://arxiv.org/abs/2603.00131)
• SVETILO — value_verification.py के माध्यम से 7 ह्यूरिस्टिक सील (प्रशिक्षित नैतिकता मॉडल नहीं)
• C4 स्पष्टीकरणीयता (T,S,A) — क्वांटाइज़्ड ONNX मॉडल के माध्यम से संज्ञानात्मक निर्देशांक विश्लेषण (737KB, ~50ms)
• O₂ स्कैफोल्डिंग — शोध मॉड्यूल; BFT पथ सलाहकार सिमुलेशन है, उत्पादन Byzantine FT नहीं
• डिऑबफस्केशन — लेट्सपीक, 90+ यूनिकोड होमोग्लिफ, शून्य-चौड़ाई वर्ण, RTL ओवरराइड, Base64/ROT13
• रेड टीम लैब — वैज्ञानिक नियंत्रण/उपचार डिज़ाइन, फिशर सटीक परीक्षण, Cohen's d, bootstrap CI
• सब्लिमिनल सामग्री स्कैनर — token→concept मैपिंग का पता लगाता है
• मल्टी-टर्न जेलब्रेक पहचान — सत्र-आधारित उन्नयन ट्रैकिंग
• Docker/K8s परिनियोजन — कंटेनरीकृत मल्टी-नोड तैनाती

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🏗 वास्तुकला

┌──────────────────────────────────────────────┐
│  LAYER 1: Input Sanitization                 │
│  Deobfuscation (homoglyphs, leetspeak, etc.) │
├──────────────────────────────────────────────┤
│  LAYER 2: Semantic Analysis                  │
│  4-Classifier Ensemble: ONNX_BERT (~50ms)    │
│  + RuleBased + Heuristic + LLM_SEMANTIC      │
│  Dual classifier OR-logic (BERT+RuleBased)   │
├──────────────────────────────────────────────┤
│  LAYER 3: Behavioral Analysis                │
│  16 AoC Defense Modules (11 original + 5     │
│  extended), Pattern matching, Trajectory     │
│  anomaly detection, ThoughtVirus defense     │
├──────────────────────────────────────────────┤
│  LAYER 4: Meta-Observer (O₂)                 │
│  Transfer entropy, BFT consensus,            │
│  semantic entanglement, causal graphs,       │
│  Kill-Switch, SVETILO value verification     │
├──────────────────────────────────────────────┤
│  C4 Core Engine (Z₃³)                        │
│  pipeline_orchestrator.py, event_bus.py      │
│  c4_meta_monitor.py — self-awareness deque  │
├──────────────────────────────────────────────┤
│  Defenses: Anti-Deadlock, Anti-Emergence,    │
│  Anti-Hijack, Circuit Breaker, O₂ Kill-Switch│
├──────────────────────────────────────────────┤
│  Red Team Lab: AOC scenarios, experiment     │
│  runner, LLM client, adapters                │
├──────────────────────────────────────────────┤
│  Routing: Smart Router, Quarantine,          │
│  Antifragile Scoring (capped growth)         │
└──────────────────────────────────────────────┘

4 क्लासिफायर मतदान:

• ONNX_BERT: क्वांटाइज़्ड मॉडल के माध्यम से C4 संज्ञानात्मक निर्देशांक (T,S,A) (737KB, ~50ms)
• RuleBased: 80+ regex पैटर्न जो इंजेक्शन, जेलब्रेक, रोल-प्ले, अधिकार बायपास को कवर करते हैं
• Heuristic: 32 खतरनाक शब्द + C4 अक्ष विश्लेषण + सिमेंटिक घनत्व मीट्रिक
• LLM_SEMANTIC: Ollama/DeepSeek — सिमेंटिक हमला वर्गीकरण (~300ms)

दोहरा क्लासिफायर OR-लॉजिक: BERT + RuleBased प्राथमिक गेट के रूप में OR फॉलबैक के साथ कार्य करते हैं — यदि कोई भी इनपुट को फ़्लैग करता है, तो यह सुरक्षा परतों की ओर बढ़ता है। कोई भी एक क्लासिफायर बाधा नहीं है।

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📁 प्रोजेक्ट संरचना