C4-META System v1.0.0 (연구 프로토타입)

다층 AI 방어를 위한 연구 프로토타입: C4 설명 가능성, 앙상블 분류기, 난독화 해제, O₂ 보안 엔진, ThoughtVirus 방어 및 SVETILO 가치 정렬. 알파 등급 — 내부 검증 완료, 외부 감사 대기 중.

버전: 1.0.0-alpha | 상태: 연구 프로토타입 | 라이선스: BSL 1.1 (비프로덕션 무료; 프로덕션 → 상용)

저자: I.G. Selyutin. C4-META 모델 공동 저자: N.I. Kovalev.
제품 정체성 (2026-08): Apache-2.0 c4protocol 기반으로 구축된 더 무거운 다층 C4 방어 스택(앙상블, O₂ 스캐폴딩, 레드팀 랩)의 BSL 연구 / 상용-심층 프로토타입.
아님: 두 번째 오픈 프로토콜. 아님: 인증된 프로덕션 AGI 방어. 아님: "v8 FINAL".
정직성 감사: docs/AUDIT-c4-meta-system-2026-08.md.
프로모션 경로: docs/PROMOTE-FROM-PROTOCOL.md (c4protocol 소비/고정; 얇은 SDK에 앙상블 덤프 없음).
GitLab Pages = public/ (EN + public/ru/). 오픈 런타임 확인: c4protocol에서 make conformance.

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🎯 개요

C4-META System은 다음을 구현하는 다층 AI 방어용 연구 프로토타입입니다:

4계층 방어 아키텍처

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

• 계층 1 — 입력 정화(Input Sanitization): 난독화 해제 파이프라인 (leetspeak, 90+ 유니코드 호모글리프, 제로폭 문자, RTL 오버라이드, Base64/ROT13)
• 계층 2 — 의미 분석(Semantic Analysis): 4-분류기 앙상블 투표 (ONNX BERT + RuleBased + Heuristic + LLM Semantic)
• 계층 3 — 행동 분석(Behavioral Analysis): AoC 방어 모듈, 패턴 매칭, 궤적 이상 탐지
• 계층 4 — 메타 옵저버(Meta-Observer, O₂): 전이 엔트로피, BFT 합의, 의미 얽힘, 인과 그래프 분석

주요 기능

• 4-분류기 앙상블 투표 — ONNX BERT + RuleBased (80+ 패턴) + Heuristic (위험 단어 32개) + LLM Semantic (Ollama/DeepSeek)
• 이중 분류기 OR-로직: BERT 의미 + RuleBased 키워드 분류기, OR 폴백 — 단일 실패 지점 없음
• 16개 AoC 방어 모듈 — 클래식 11개 + 확장 5개 (휴리스틱/랩; "모든 멀티에이전트 실패 해결"이라는 주장이 아님)
• ThoughtVirus 방어 — 2계층 방어 (정규식 패턴 탐지 + C4 궤적 분석). arXiv:2603.00131에서 영감 (Multi-Agent Security Initiative; Microsoft 아님)(https://arxiv.org/abs/2603.00131)
• SVETILO — value_verification.py를 통한 7가지 휴리스틱 실 (훈련된 윤리 모델 아님)
• C4 설명 가능성 (T,S,A) — 양자화된 ONNX 모델을 통한 인지 좌표 분석 (737KB, ~50ms)
• O₂ 스캐폴딩 — 연구 모듈; BFT 경로는 권고 시뮬레이션이며 프로덕션 Byzantine FT가 아님
• 난독화 해제 — Leetspeak, 90+ 유니코드 호모글리프, 제로폭 문자, RTL 오버라이드, Base64/ROT13
• 레드팀 랩 — 과학적 대조/처치 설계, Fisher 정확 검정, Cohen's d, 부트스트랩 CI
• 서브리미널 콘텐츠 스캐너 — 토큰→개념 매핑 탐지
• 다중 턴 젤브레이크 탐지 — 세션 기반 에스컬레이션 추적
• Docker/K8s 배포 — 컨테이너화된 멀티노드 배포

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🏗 아키텍처

┌──────────────────────────────────────────────┐
│  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)         │
└──────────────────────────────────────────────┘

4개 분류기 투표:

• ONNX_BERT: 양자화 모델을 통한 C4 인지 좌표 (T,S,A) (737KB, ~50ms)
• RuleBased: 인젝션, 젤브레이크, 롤플레이, 권한 우회를 포괄하는 80+ 정규식 패턴
• Heuristic: 위험 단어 32개 + C4 축 분석 + 의미 밀도 메트릭
• LLM_SEMANTIC: Ollama/DeepSeek — 의미 기반 공격 분류 (~300ms)

이중 분류기 OR-로직: BERT + RuleBased가 OR 폴백이 있는 기본 게이트로 작동합니다 — 둘 중 하나라도 입력을 플래그하면 방어 계층으로 진행됩니다. 단일 분류기가 병목이 되지 않습니다.

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📁 프로젝트 구조