Securekit
Securekit सुरक्षित रखता है कि आपके मॉडल क्या निष्पादित करते हैं—किसी भी AI सिस्टम में।
Securekit एक प्रोटोकॉल-अज्ञेय (protocol-agnostic) सुरक्षा कर्नेल है AI टूल निष्पादन के लिए।
यह किसी भी LLM या एजेंट सिस्टम और उनके द्वारा उपयोग किए जाने वाले टूल के बीच बैठता है, और ज़ीरो-ट्रस्ट निष्पादन, सैंडबॉक्स आइसोलेशन, तथा नीति-संचालित नियंत्रण लागू करता है।
इसे ड्रॉप-इन, मॉड्यूलर, और एक्स्टेंसिबल बनाने के लिए डिज़ाइन किया गया है, जो MCP, OpenAI टूल कॉलिंग, और कस्टम एजेंट फ्रेमवर्क पर काम करता है।
🧠 Securekit क्यों मौजूद है
आधुनिक AI सिस्टम अब केवल टेक्स्ट उत्पन्न नहीं कर रहे हैं—वे कार्य निष्पादित कर रहे हैं:
- फ़ाइलें पढ़ना और लिखना
- बाहरी APIs को कॉल करना
- कोड चलाना
- वर्कफ़्लो ट्रिगर करना
- सिस्टम और नेटवर्क के साथ इंटरैक्ट करना
यह एक गंभीर जोखिम उत्पन्न करता है:
हर टूल कॉल एक संभावित आक्रमण सतह (attack surface) है।
Securekit एक यूनिवर्सल निष्पादन सुरक्षा परत पेश करता है जो किसी भी कार्रवाई के निष्पादित होने से पहले नियंत्रण लागू करती है।
🧱 आर्किटेक्चर अवलोकन
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)
⚙️ संपूर्ण फ़ीचर सूची
🔌 प्रोटोकॉल-अज्ञेय डिज़ाइन
- किसी भी AI सिस्टम या एजेंट फ्रेमवर्क के साथ काम करता है
- MCP-संगत एडेप्टर परत
- OpenAI टूल/फ़ंक्शन कॉलिंग सपोर्ट
- कस्टम प्रोटोकॉल एडेप्टर इंटरफ़ेस
- भविष्य-प्रूफ प्रोटोकॉल एब्स्ट्रैक्शन परत
🛡️ ज़ीरो-ट्रस्ट पॉलिसी इंजन
- हर टूल कॉल निष्पादन से पहले मान्य (validated) किया जाता है
- घोषणात्मक (declarative) पॉलिसी नियम
- बहु-परत पॉलिसी इनहेरिटेंस (ग्लोबल, संगठन, प्रोजेक्ट, सत्र)
- डिफ़ॉल्ट-अस्वीकार (default-deny) सुरक्षा मॉडल
🧩 क्षमता प्रणाली
- समय-बद्ध अनुमतियाँ (TTL-आधारित एक्सेस)
- स्कोप्ड टूल क्षमताएँ
- प्रत्याहरणीय (revocable) निष्पादन अधिकार
- सूक्ष्म-स्तरीय (fine-grained) टूल एक्सेस नियंत्रण
🧠 प्रॉम्प्ट इंजेक्शन फ़ायरवॉल
- निर्देश ओवरराइड के प्रयासों का पता लगाता है
- टूल आउटपुट में छिपे या दुर्भावनापूर्ण कमांड को बेअसर करता है
- अप्रत्यक्ष प्रॉम्प्ट इंजेक्शन श्रृंखलाओं से सुरक्षा करता है
- अविश्वसनीय मॉडल-जनित सामग्री को स्वच्छ (sanitize) करता है
🌐 डेटा-फ़्लो फ़ायरवॉल
- नियंत्रित करता है कि डेटा टूल के बीच कैसे चलता है
- आउटपुट की असुरक्षित श्रृंखला (chaining) को रोकता है
- क्रॉस-टूल एक्सफ़िलट्रेशन पैटर्न को ब्लॉक करता है
- जोखिम-आधारित डेटा रूटिंग नियम लागू करता है
🧪 निष्पादन सिमुलेशन इंजन
- टूल चलाने से पहले उसके निष्पादन का सिमुलेशन करता है
- पॉलिसी उल्लंघनों की भविष्यवाणी करता है
- निष्पादन से पहले असुरक्षित कार्यों को रोकता है
- उच्च-जोखिम संचालन के लिए ड्राई-रन मोड
📊 ट्रस्ट और रेपुटेशन प्रणाली
- प्रति टूल डायनामिक ट्रस्ट स्कोरिंग
- समय के साथ व्यवहार विश्लेषण
- संदिग्ध टूल के लिए स्वचालित जोखिम अवनति (degradation)
- अनुकूली (adaptive) ट्रस्ट-आधारित निष्पादन बाधाएँ
🧯 किल स्विच और कंटेनमेंट मोड
- विसंगति (anomaly) पता चलने पर तुरंत निष्पादन रोक
- सत्र आइसोलेशन मोड
- स्वचालित विशेषाधिकार निरसन (revocation)
- सुरक्षित-स्थिति फ़ॉलबैक निष्पादन
🧾 निष्पादन रसीदें (ऑडिट प्रणाली)
- क्रिप्टोग्राफ़िक रूप से ट्रेसेबल निष्पादन लॉग
- इनपुट/आउटपुट हैशिंग
- पॉलिसी निर्णय ट्रैकिंग
- सैंडबॉक्स निष्पादन मेटाडेटा
- पूर्ण फोरेंसिक ट्रेसेबिलिटी
🔐 सैंडबॉक्स निष्पादन परत
- gVisor सैंडबॉक्स सपोर्ट (डिफ़ॉल्ट)
- Firecracker VM आइसोलेशन (उच्च-सुरक्षा मोड)
- Docker कंटेनर निष्पादन (संगतता मोड)
- WASM रनटाइम सपोर्ट (हल्का निष्पादन)
- पूर्ण रूप से आइसोलेटेड फ़ाइलसिस्टम और नेटवर्क वातावरण
🧭 इंटेंट वर्गीकरण प्रणाली
- टूल उपयोग इंटेंट का वर्गीकरण करता है:
- डेटा पुनर्प्राप्ति
- सिस्टम संशोधन
- बाहरी संचार
- अज्ञात व्यवहार
- इंटेंट प्रकार के आधार पर पॉलिसी प्रवर्तन
इंटेंट वर्गीकरण प्रणाली मॉड्यूल
समन्वित मल्टी-एजेंट विश्लेषण के माध्यम से बुद्धिमान इंटेंट-जागरूक सुरक्षा सक्षम करें, जो मूल्यांकन करता है कि टूल को निष्पादित करने से पहले क्यों बुलाया जा रहा है। केवल टूल नामों या अनुरोधित कार्यों पर निर्भर रहने के बजाय, विशेष एजेंट मिलकर निष्पादन इंटेंट को वर्गीकृत करते हैं, जोखिम का आकलन करते हैं, और इच्छित परिणाम के आधार पर सुरक्षा नीतियाँ लागू करते हैं।
विशेषताएँ
- मल्टी-एजेंट इंटेंट वर्गीकरण
- डेटा पुनर्प्राप्ति पहचान
- सिस्टम संशोधन पहचान
- बाहरी संचार पहचान
- अज्ञात या अस्पष्ट व्यवहार पहचान
- इंटेंट कॉन्फिडेंस स्कोरिंग
- संदर्भ-जागरूक इंटेंट विश्लेषण
- क्रॉस-एजेंट सर्वसम्मति सत्यापन
- वर्गीकृत इंटेंट के आधार पर पॉलिसी प्रवर्तन
- इंटेंट-विशिष्ट क्षमता सत्यापन
- अनिश्चित इंटेंट के लिए स्वचालित एस्केलेशन
- इंटेंट विसंगति पहचान
- ऐतिहासिक इंटेंट तुलना
- इंटेंट ऑडिट लॉगिंग
- कॉन्फ़िगर करने योग्य इंटेंट टैक्सोनॉमी
- कस्टम इंटेंट वर्गीकरण प्लगइन
- मल्टी-लेबल इंटेंट सपोर्ट
- इंटेंट विरोध समाधान
- भविष्य के क्लासिफायर के लिए अनुकूली लर्निंग हुक
- रीयल-टाइम इंटेंट मॉनिटरिंग
- व्याख्या योग्य (explainable) वर्गीकरण निर्णय
- पॉलिसी इंजन और सैंडबॉक्स नियंत्रण के साथ एकीकरण
मल्टी-एजेंट वर्कफ़्लो
-
अनुरोध विश्लेषण एजेंट
- आने वाले टूल अनुरोध को पार्स करता है।
- संदर्भात्मक मेटाडेटा और निष्पादन लक्ष्य निकालता है।
-
इंटेंट वर्गीकरण एजेंट
- सबसे संभावित निष्पादन इंटेंट निर्धारित करता है।
- एक या अधिक इंटेंट श्रेणियों को कॉन्फिडेंस स्कोर प्रदान करता है।
-
संदर्भ सत्यापन एजेंट
- वार्तालाप इतिहास, वर्कफ़्लो स्थिति, और पिछली कार्रवाइयों की समीक्षा करता है।
- असंगतियों या संदिग्ध संदर्भ का पता लगाता है।
-
जोखिम आकलन एजेंट
- वर्गीकृत इंटेंट के सुरक्षा निहितार्थों का मूल्यांकन करता है।
- उच्च-जोखिम या अप्रत्याशित व्यवहार की पहचान करता है।
-
पॉलिसी प्रवर्तन एजेंट
- इंटेंट-विशिष्ट सुरक्षा नीतियाँ लागू करता है।
- अनुमतियाँ, क्षमताएँ, और निष्पादन बाधाओं को मान्य करता है।
-
सर्वसम्मति एजेंट
- वर्गीकरण और सत्यापन एजेंटों के बीच मतभेदों का समाधान करता है।
- एक अंतिम सत्यापित इंटेंट निर्णय उत्पन्न करता है।
-
ऑडिट एजेंट
- फोरेंसिक विश्लेषण के लिए वर्गीकरण परिणाम, कॉन्फिडेंस स्तर, पॉलिसी निर्णय, और निष्पादन परिणाम रिकॉर्ड करता है।
समर्थित इंटेंट श्रेणियाँ
- डेटा पुनर्प्राप्ति
- सिस्टम संशोधन
- बाहरी संचार
- अज्ञात व्यवहार
- कस्टम प्रशासक-परिभाषित इंटेंट
लाभ
- केवल मॉडल-जनित मान्यताओं के आधार पर निष्पादन को रोकता है
- दुर्भावनापूर्ण या अप्रत्याशित व्यवहार पैटर्न का पता लगाता है
- ज़ीरो-ट्रस्ट निर्णय लेने में सुधार करता है
- प्रॉम्प्ट इंजेक्शन आक्रमण के प्रभाव को कम करता है
- सूक्ष्म-स्तरीय पॉलिसी प्रवर्तन सक्षम करता है
- व्याख्या योग्य सुरक्षा निर्णय प्रदान करता है
- ऑडिट क्षमता और अनुपालन को बढ़ाता है
- किसी भी LLM या एजेंट फ्रेमवर्क में प्रोटोकॉल-अज्ञेय AI सुरक्षा का समर्थन करता है
🌍 नेटवर्क सुरक्षा नियंत्रण
- डिफ़ॉल्ट रूप से आउटबाउंड नेटवर्क एक्सेस अस्वीकार करें
- डोमेन/IP अलाउलिस्टिंग
- टूल-विशिष्ट नेटवर्क नीतियाँ
- वैकल्पिक अनुरोध-स्तरीय निरीक्षण
- एक्सफ़िलट्रेशन पहचान ह्यूरिस्टिक्स
🔁 क्रॉस-प्रोटोकॉल अनुवाद परत
- MCP ↔ OpenAI टूल इंटरऑपरेबिलिटी
- फ्रेमवर्क के बीच एकीकृत निष्पादन मॉडल
- एडेप्टर-आधारित प्रोटोकॉल रूपांतरण
- अंतर्निहित भविष्य प्रोटोकॉल संगतता
🧩 प्लगइन आर्किटेक्चर
- विस्तार योग्य सुरक्षा पाइपलाइन
- कस्टम फ़ायरवॉल मॉड्यूल
- जोखिम स्कोरिंग प्लगइन
- अनुपालन और शासन मॉड्यूल
- डोमेन-विशिष्ट सुरक्षा एक्सटेंशन
🔁 निष्पादन सिमुलेशन और पूर्वावलोकन मोड
- सभी टूल कॉल का पूर्व-निष्पादन विश्लेषण
- पॉलिसी प्रभाव पूर्वावलोकन
- उच्च-जोखिम संचालन का सुरक्षित मूल्यांकन
🔐 क्रिप्टोग्राफ़िक पॉलिसी हस्ताक्षर
- हस्ताक्षरित पॉलिसी प्रवर्तन
- छेड़छाड़-रोधी (tamper-proof) कॉन्फ़िगरेशन सत्यापन
- टीमों और उद्यमों के लिए सुरक्षित पॉलिसी वितरण
📈 ऑब्ज़र्वेबिलिटी डैशबोर्ड (योजनाबद्ध)
- टूल निष्पादन ग्राफ़
- पॉलिसी निर्णय ट्रेसिंग
- सैंडबॉक्स गतिविधि मॉनिटरिंग
- जोखिम हीटमैप
- सुरक्षा घटना टाइमलाइन
🧩 डिज़ाइन दर्शन
किसी भी AI सिस्टम को सत्यापन योग्य सुरक्षा कर्नेल से गुज़रे बिना सीधे निष्पादित, एक्सेस, या संचार नहीं करना चाहिए।
Securekit निम्नलिखित लागू करता है:
