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AgentWard — Sistema operativo di sicurezza full-stack per agenti AI con un'architettura di difesa in profondità a cinque livelli che copre scansione delle fondamenta, sanificazione dell'input, protezione cognitiva, allineamento delle decisioni e controllo dell'esecuzione. | Kitploit
Sistema operativo di sicurezza full-stack per agenti AI con un'architettura di difesa in profondità a cinque livelli che copre scansione delle fondamenta, sanificazione dell'input, protezione cognitiva, allineamento delle decisioni e controllo dell'esecuzione.
AgentWard (玄甲) è un sistema operativo di sicurezza full-stack progettato specificamente per il deployment affidabile e scalabile di agenti AI, con adattamento nativo del codice a OpenClaw. AgentWard unifica l'onboarding degli agenti, il ragionamento sicuro e l'esecuzione affidabile in un'unica architettura di sicurezza coesa, con supporto nativo in arrivo per altri framework agente mainstream leader. Il suo design eterogeneo di difesa in profondità riprogetta il workflow dell'agente in cinque livelli di sicurezza coordinati su avvio, percezione, memoria, processo decisionale ed esecuzione, con protezioni dinamiche cross-stage che verificano l'integrità delle fondamenta, bloccano l'inganno avversario, impediscono la manomissione della memoria e convalidano ogni decisione autonoma e comando ad alto rischio — un ciclo di sicurezza chiuso completo, end-to-end che realizza la promessa di 'affidabile all'inizio, controllabile durante il processo e affidabile nei risultati'. Se trovi utile questo repository, ti preghiamo di citare il nostro articolo sul design dell'architettura di AgentWard:
root@kitploit:~
@misc{zhang2026agentwardlifecyclesecurityarchitecture,
title={AgentWard: A Lifecycle Security Architecture for Autonomous AI Agents},
author={Yixiang Zhang and Xinhao Deng and Jiaqing Wu and Yue Xiao and Ke Xu and Qi Li},
year={2026},
eprint={2604.24657},
archivePrefix={arXiv},
primaryClass={cs.CR},
url={https://arxiv.org/abs/2604.24657},
}
Perché AgentWard
🛡️ Copertura Completa del Rischio — L'architettura di Difesa in Profondità (DiD) eterogenea fornisce una garanzia di sicurezza per agenti a tutto campo, bloccando diversi vettori d'attacco su tutta la superficie d'attacco dell'agente.
⚡ Deployment con un Click — Il design nativo a plugin intreccia la sicurezza in modo nativo nell'intero ciclo di vita dell'agente. Abilita la sicurezza completa dell'agente con un click tramite integrazione non intrusiva, che garantisce un adattamento rapido e senza soluzione di continuità della versione per OpenClaw.
🔒 Controlli Deterministici a Livello di Sistema — Fornisce controlli deterministici, completamente verificabili e applicati dal codice che superano le soluzioni basate su skill che dipendono dalla sicurezza endogena, con supporto nativo per deployment su larga scala e prontezza per la produzione.
🌐 Standard di Sicurezza Aperto ed Estensibile — Standard aperto trasparente, verificabile e guidato dalla comunità con un'architettura modulare progettata per l'estensibilità. Costruito con un completo disaccoppiamento framework-algoritmo per un'integrazione senza sforzo di algoritmi di rilevamento avanzati, con una roadmap per estendere il supporto a sistemi agente generali.
Avvio Rapido
⚡ Installazione o Aggiornamento
root@kitploit:~
# Run the setup script
bash /path/to/agent-ward/setup.sh
✅ Verifica dell'Installazione
root@kitploit:~
openclaw plugins list
Goditi quindi una maggiore sicurezza per il tuo OpenClaw!
Architettura Sistematica
AgentWard è integrato nativamente e profondamente con la piattaforma OpenClaw e incorpora capacità di sicurezza native nel flusso di lavoro completo del ciclo di vita degli agenti AI. La sua architettura eterogenea di difesa in profondità ricostruisce controlli di sicurezza isolati a singolo punto in un sistema di protezione a livello di sistema coordinato a ciclo chiuso, fornendo una garanzia di affidabilità end-to-end e a tutta catena per gli agenti AI dall'avvio fino all'esecuzione.
Cinque Livelli di Difesa Coordinati
AgentWard fornisce sicurezza a livello di sistema attraverso cinque livelli strettamente integrati che lavorano in tandem — trasformando controlli di sicurezza isolati in un sistema di protezione unificato end-to-end per gli agenti AI.
Livello
Focus
🏗️ Livello Scansione Fondamenta
Fiducia nella supply chain e integrità di base
🧼 Livello Sanificazione Input
Rilevamento di injection e jailbreak
🧠 Livello Protezione Cognitiva
Avvelenamento della memoria e deriva del contesto
🎯 Livello Allineamento Decisioni
Coerenza dell'intento prima dell'azione
🔧 Livello Controllo Esecuzione
Guardrail per operazioni ad alto rischio
🚨 Risposta e Mitigazione delle Minacce
📢 Invia messaggi di avviso tramite IM quando vengono rilevate minacce
🛑 Blocca automaticamente operazioni pericolose senza intervento umano
📝 Descrizioni chiare degli avvisi per comprendere i rischi
⚙️ Configurazione Flessibile
🎚️ Ogni livello di protezione può essere abilitato/disabilitato indipendentemente
👁️ Supporta la modalità "solo rilevamento" per ridurre l'impatto dei falsi positivi
📋 Alcuni livelli supportano regole personalizzate per soddisfare requisiti specifici di scenario
Visualizzazione della Difesa
🏗️ Livello 1: Scansione delle Fondamenta
Assicura che l'agente parta da una base affidabile.
Versione Inglese
Versione Cinese
🧼 Livello 2: Sanificazione degli Input
Identifica input avversari prima che si propaghino nell'agente.
Versione Inglese
Versione Cinese
🧠 Livello 3: Protezione Cognitiva
Protegge la memoria a lungo termine e la continuità contestuale dall'avvelenamento.
Versione Inglese
Versione Cinese
🎯 Livello 4: Allineamento delle Decisioni
Mantiene le decisioni dell'agente allineate con l'intento dell'utente autorizzato.
Versione Inglese
Versione Cinese
🔧 Livello 5: Controllo dell'Esecuzione
Impone confini di sicurezza al punto di esecuzione.
Versione Inglese
Versione Cinese
Roadmap
🏆 Sistema di Sicurezza Full-Stack End-to-End
La nostra roadmap è strutturata attorno a un'architettura di difesa multilivello progettata per proteggere l'intero ciclo di vita dell'agente, dalla configurazione e elaborazione degli input alla cognizione, processo decisionale ed esecuzione.
📐 Framework dell'Infrastruttura di Sistema
✅ Architettura modulare nativa a plugin
✅ Suite base di adattatori
✅ Motore di rilevamento principale
✅ Modulo di rilevamento basato su regole euristiche
✅ Sistema di valutazione del rischio dell'intento
🚀 Capacità di valutazione del rischio consapevole della fiducia
🚀 Supporto per sistemi operativi eterogenei
✅ Linux
🚀 macOS
🚀 Windows
🏗️ Livello di Scansione delle Fondamenta
✅ Controlli di sicurezza della configurazione a livello globale e plugin
✅ Rilevamento semantico di skill dannose
🚀 Verifica della fonte delle skill
🚀 Analisi delle dipendenze dei plugin
🚀 Rilevamento ibrido di vulnerabilità nel linguaggio naturale e nel codice
🧼 Livello di Sanificazione degli Input
✅ Rilevamento basato su regole di injection e jailbreak
✅ Analisi della coerenza semantica per input utente
✅ Rilevamento di istruzioni dannose frammentate
🚀 Rilevamento di attacchi furtivi multi-turno
🚀 Riscrittura e sostituzione sicura di contenuti dannosi
🚀 Rilevamento di attacchi di injection multimodale
🧠 Livello di Protezione Cognitiva
✅ Valutazione e calibrazione della coerenza della memoria
🚀 Costruzione di corpus di memoria dannosa e corrispondenza delle minacce
🚀 Vettorizzazione della memoria e rilevamento di outlier
🚀 Recupero della memoria basato su checkpoint
🚀 Rilevamento e correzione della deriva del contesto
🎯 Livello di Allineamento delle Decisioni
✅ Validazione della coerenza tra decisioni dell'agente e intento dell'utente
🚀 Filtraggio di regole statiche e verifica della conformità
🚀 Audit del ragionamento della traiettoria multi-step
🚀 Allocazione dinamica dei permessi adattiva al rischio
🚀 Identificazione di azioni ad alto rischio e riscrittura sicura
🔧 Livello di Controllo dell'Esecuzione
✅ Intercettazione e blocco in tempo reale di istruzioni di sistema ad alto rischio
✅ Analisi dell'intento comportamentale e valutazione del rischio
🚀 Controllo dinamico dei permessi consapevole dell'identità e restrizione dell'accesso
🚀 Validazione di sicurezza pre-esecuzione per azioni dell'agente
🚀 Rollback e recupero automatici per stati di esecuzione anomali
🚀 Osservabilità a livello di sistema basata su eBPF
🚀 Monitoraggio delle risorse in tempo reale e restrizione adattiva
🚀 Audit del payload di rete e rilevamento di anomalie
🤝 Collaborazione tra Livelli
✅ Aggregazione delle informazioni globali e scoperta dei rischi
🚀 Profilazione della fiducia basata sul comportamento storico
🚀 Punteggio del rischio consapevole del ruolo e allocazione dinamica dei permessi
🚀 Propagazione della contaminazione e audit di sistema end-to-end
Legenda: ✅ Completato | 🚀 In Corso
Riconoscimenti
Ringraziamo tutti i contributori di questo repository. Sono Qi Li, Xinhao Deng, Yixiang Zhang, Jiaqing Wu, Yue Xiao, Rennai Qiu, Zhuoheng Zou, Jiaqi Bai, Jiaxing Song e Ke Xu.
find-lab/agentward
