Securekit

Securekit은 모든 AI 시스템에서 모델이 실행하는 것을 보호합니다.

Securekit은 AI 도구 실행을 위한 프로토콜 독립적 보안 커널입니다.
이는 모든 LLM 또는 에이전트 시스템과 그들이 사용하는 도구 사이에 위치하여 제로 트러스트 실행, 샌드박스 격리, 정책 기반 제어를 적용합니다.
드롭인 방식, 모듈형, 확장 가능하도록 설계되어 MCP, OpenAI 도구 호출, 커스텀 에이전트 프레임워크 전반에서 작동합니다.

🧠 Securekit이 필요한 이유

현대 AI 시스템은 더 이상 단순히 텍스트를 생성하는 것에 그치지 않고, 실제 동작을 실행합니다:

파일 읽기 및 쓰기
외부 API 호출
코드 실행
워크플로우 트리거
시스템 및 네트워크와의 상호작용

이는 심각한 위험을 초래합니다:

모든 도구 호출은 잠재적인 공격 표면입니다.

Securekit은 어떤 동작이 실행되기 전에 제어를 적용하는 범용 실행 보안 계층을 도입합니다.

🧱 아키텍처 개요

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)

⚙️ 전체 기능 목록

🔌 프로토콜 독립적 설계

모든 AI 시스템 또는 에이전트 프레임워크와 호환
MCP 호환 어댑터 레이어
OpenAI 도구/함수 호출 지원
커스텀 프로토콜 어댑터 인터페이스
미래 지향적 프로토콜 추상화 레이어

🛡️ 제로 트러스트 정책 엔진

모든 도구 호출은 실행 전에 검증됨
선언적 정책 규칙
다중 레이어 정책 상속(글로벌, 조직, 프로젝트, 세션)
기본 거부(Default-deny) 보안 모델

🧩 역량(Capability) 시스템

시간 제한 권한(TTL 기반 접근)
범위가 지정된 도구 역량
철회 가능한 실행 권한
세밀한 도구 접근 제어

🧠 프롬프트 인젝션 방화벽

명령어 재정의 시도 탐지
도구 출력에 포함된 숨겨진 또는 악성 명령 무력화
간접 프롬프트 인젝션 체인으로부터 보호
신뢰할 수 없는 모델 생성 콘텐츠 정화

🌐 데이터 흐름 방화벽

도구 간 데이터 이동 방식 제어
안전하지 않은 출력 체이닝 방지
도구 간 데이터 유출 패턴 차단
위험 기반 데이터 라우팅 규칙 적용

🧪 실행 시뮬레이션 엔진

실행 전에 도구 실행을 시뮬레이션
정책 위반 예측
실행 전에 안전하지 않은 동작 방지
고위험 작업을 위한 드라이런(dry-run) 모드

📊 신뢰 및 평판 시스템

도구별 동적 신뢰 점수
시간 경과에 따른 행동 분석
의심스러운 도구에 대한 자동 위험 등급 하향
적응형 신뢰 기반 실행 제약

🧯 킬 스위치 및 격리 모드

이상 징후 탐지 시 즉각적인 실행 중단
세션 격리 모드
자동 권한 철회
안전 상태 폴백 실행

🧾 실행 영수증(감사 시스템)

암호화 방식으로 추적 가능한 실행 로그
입력/출력 해싱
정책 결정 추적
샌드박스 실행 메타데이터
완전한 포렌식 추적 가능성

🔐 샌드박스 실행 레이어

gVisor 샌드박스 지원(기본값)
Firecracker VM 격리(고보안 모드)
Docker 컨테이너 실행(호환 모드)
WASM 런타임 지원(경량 실행)
완전히 격리된 파일시스템 및 네트워크 환경

🧭 의도 분류 시스템

도구 사용 의도 분류:
- 데이터 검색
- 시스템 수정
- 외부 통신
- 알 수 없는 동작
의도 유형에 따른 정책 적용

의도 분류 시스템 모듈

실행 전에 도구가 호출되는 이유를 평가하는 조정된 다중 에이전트 분석을 통해 지능적인 의도 인식 보안을 구현합니다. 도구 이름이나 요청된 동작에만 의존하는 대신, 전문화된 에이전트들이 협력하여 실행 의도를 분류하고 위험을 평가하며 의도된 결과에 따라 보안 정책을 적용합니다.

기능

다중 에이전트 의도 분류
데이터 검색 탐지
시스템 수정 탐지
외부 통신 탐지
알 수 없거나 모호한 동작 탐지
의도 신뢰도 점수
컨텍스트 인식 의도 분석
에이전트 간 합의 검증
분류된 의도에 기반한 정책 적용
의도별 역량 검증
불확실한 의도에 대한 자동 에스컬레이션
의도 이상 탐지
과거 의도 비교
의도 감사 로깅
구성 가능한 의도 분류 체계
커스텀 의도 분류 플러그인
다중 레이블 의도 지원
의도 충돌 해결
향후 분류기를 위한 적응형 학습 훅
실시간 의도 모니터링
설명 가능한 분류 결정
정책 엔진 및 샌드박스 제어와의 통합

다중 에이전트 워크플로우

요청 분석 에이전트
- 수신된 도구 요청을 파싱합니다.
- 컨텍스트 메타데이터와 실행 목표를 추출합니다.
의도 분류 에이전트
- 가장 가능성이 높은 실행 의도를 결정합니다.
- 하나 이상의 의도 범주에 신뢰도 점수를 할당합니다.
컨텍스트 검증 에이전트
- 대화 기록, 워크플로우 상태, 이전 동작을 검토합니다.
- 불일치 또는 의심스러운 컨텍스트를 탐지합니다.
위험 평가 에이전트
- 분류된 의도의 보안 영향을 평가합니다.
- 고위험 또는 예상치 못한 동작을 식별합니다.
정책 적용 에이전트
- 의도별 보안 정책을 적용합니다.
- 권한, 역량, 실행 제약 조건을 검증합니다.
합의 에이전트
- 분류 에이전트와 검증 에이전트 간의 불일치를 해결합니다.
- 최종적으로 검증된 의도 결정을 산출합니다.
감사 에이전트
- 포렌식 분석을 위해 분류 결과, 신뢰도 수준, 정책 결정, 실행 결과를 기록합니다.

지원되는 의도 범주

데이터 검색
시스템 수정
외부 통신
알 수 없는 동작
관리자가 정의한 커스텀 의도

이점

모델 생성 가정에만 기반한 실행 방지
악의적이거나 예상치 못한 행동 패턴 탐지
제로 트러스트 의사결정 개선
프롬프트 인젝션 공격 영향 감소
세분화된 정책 적용 가능
설명 가능한 보안 결정 제공
감사 가능성 및 규정 준수 강화
모든 LLM 또는 에이전트 프레임워크에서 프로토콜 독립적 AI 보안 지원

🌍 네트워크 보안 제어

아웃바운드 네트워크 접근 기본 거부
도메인/IP 허용 목록
도구별 네트워크 정책
선택적 요청 수준 검사
데이터 유출 탐지 휴리스틱

🔁 크로스 프로토콜 변환 레이어

MCP ↔ OpenAI 도구 상호 운용성
프레임워크 전반의 통합 실행 모델
어댑터 기반 프로토콜 변환
향후 프로토콜 호환성 내장

🧩 플러그인 아키텍처

확장 가능한 보안 파이프라인
커스텀 방화벽 모듈
위험 점수 플러그인
규정 준수 및 거버넌스 모듈
도메인별 보안 확장

🔁 실행 시뮬레이션 및 미리보기 모드

모든 도구 호출에 대한 실행 전 분석
정책 영향 미리보기
고위험 작업의 안전한 평가

🔐 암호화 정책 서명

서명된 정책 적용
변조 방지 구성 검증
팀 및 엔터프라이즈를 위한 안전한 정책 배포

📈 관찰 가능성 대시보드(예정)

도구 실행 그래프
정책 결정 추적
샌드박스 활동 모니터링
위험 히트맵
보안 이벤트 타임라인

🧩 설계 철학

어떤 AI 시스템도 검증 가능한 보안 커널을 거치지 않고 직접 실행, 접근, 통신해서는 안 됩니다.

Securekit은 다음을 적용합니다:

암묵적 신뢰 제로
통제된 실행 경계
모든 도구 동작의 완전한 감사 가능성
프로토콜 독립성(MCP, OpenAI, 커스텀 에이전트, 향후 시스템)
확장 가능한 플러그인 기반 보안 아키텍처

이 시스템은 애플리케이션 래퍼가 아닌 에이전트형 AI를 위한 보안 기반 계층으로 설계되었습니다.

🚀 설치(출시 예정)

Securekit은 현재 초기 설계 단계에 있습니다.
다음에 대한 참조 구현이 제공될 예정입니다:

Python SDK
Node SDK
Rust 핵심 런타임
CLI 도구
Docker 배포
Kubernetes 사이드카 모드

🤝 기여

기여는 언제나 환영합니다.

모든 기여는 다음을 준수해야 합니다:

AGPL-3.0+ 준수
Securekit의 제로 트러스트 실행 원칙 유지
어댑터 및 플러그인 인터페이스 표준 준수
샌드박스 또는 정책 적용 레이어를 우회하지 않을 것

사양 브랜딩 라이선스(SBL)

스탠다드

AGPL-3.0+ 완전 준수 시스템
네트워크 배포에 카피레프트 적용
필수 고지:
- Roxanne Ardary
- https://www.roxanneardary.com/

옵션

사양 브랜딩 라이선스(SBL)
- 저작자 표시 없는 상업적 배포
- 규모, 사용량, 배포 범위에 따른 가격 책정
- https://roxanneardary.com/securekit/

📜 라이선스 및 고지 요구사항

Securekit은 **GNU Affero General Public License v3.0 이상(AGPL-3.0+)**으로 배포됩니다.
이 프로젝트에 기여함으로써, 귀하의 기여물도 이 라이선스 하에 배포되는 것에 동의하게 됩니다.

다음 사항을 유의하시기 바랍니다:

모든 기여는 AGPL-3.0+ 조건을 준수해야 합니다.
라이선스의 섹션 7에 따라, 모든 재배포물, 포크, 파생 저작물은 다음에 대한 고지를 유지해야 합니다:
Roxanne Ardary 및 roxanneardary.com.
Securekit 사양은 고지와 함께 자유롭게 사용할 수 있습니다. 사양 브랜딩 라이선스는 요청 시 협의할 수 있습니다.
프로젝트의 notice.md 파일은 고지 요구사항과 기여자 인정 정보를 추적합니다.
새로운 기여자를 추가하거나 고지를 수정하는 모든 업데이트는 notice.md도 함께 업데이트해야 합니다.
풀 리퀘스트를 제출할 때, 새 파일이 해당되는 경우 고지 헤더를 유지하는지 확인하십시오.
이 소프트웨어의 네트워크 배포 버전도 라이선스에 따라 해당되는 경우 소스 코드 수정 사항 공개를 포함하여 완전한 AGPL-3.0+ 준수 상태를 유지해야 합니다.

전체 법적 세부사항은 AGPL-3.0+ 라이선스와 프로젝트의 notice.md 파일을 참조하십시오.

🛡️ 요약

Securekit은 다음을 제공하는 AI 도구 실행을 위한 프로토콜 독립적 보안 커널입니다:

제로 트러스트 적용
샌드박스 실행 환경
AI 인식 위협 탐지
크로스 프로토콜 호환성
완전한 실행 감사 가능성

이는 에이전트형 AI 시스템을 위한 범용 보안 레이어로 기능하여, 어떤 모델도 검증 가능한 제어 평면을 거치지 않고는 도구를 실행할 수 없도록 보장합니다.

Open Arsenal Hub
https://gitlab.com/Roxanne_Ardary/open-arsenal-specs

Securekit — Updated!

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