Securekit

O Securekit protege o que seus modelos executam—em qualquer sistema de IA.

O Securekit é um kernel de segurança agnóstico de protocolo para execução de ferramentas de IA.
Ele se posiciona entre qualquer sistema de LLM ou agente e as ferramentas que eles utilizam, aplicando execução de confiança zero, isolamento em sandbox e controle baseado em políticas.

Ele foi projetado para ser plug-and-play, modular e extensível, funcionando com MCP, chamadas de ferramentas da OpenAI e frameworks de agentes personalizados.

🧠 Por que o Securekit existe

Os sistemas de IA modernos não estão mais apenas gerando texto—eles estão executando ações:

lendo e escrevendo arquivos
chamando APIs externas
executando código
acionando fluxos de trabalho
interagindo com sistemas e redes

Isso introduz um risco crítico:

Cada chamada de ferramenta é uma superfície de ataque em potencial.

O Securekit introduz uma camada universal de segurança de execução que aplica controle antes que qualquer ação seja executada.

🧱 Visão Geral da Arquitetura

Sistema de LLM / Agente
        ↓
Camada de Adaptador de Protocolo
(MCP / OpenAI / Personalizado / Protocolos Futuros)
        ↓
Núcleo do Securekit
- Mecanismo de Políticas
- Sistema de Capacidades
- Firewall de Injeção de Prompts
- Mecanismo de Pontuação de Risco
- Classificador de Intenção
- Firewall de Fluxo de Dados
- Auditoria e Recibos
        ↓
Orquestrador de Sandbox
(gVisor / Firecracker / Docker / WASM)
        ↓
Camada de Execução Controlada
(Fronteiras de Sistema de Arquivos / Rede / Sistema)

⚙️ Lista Completa de Recursos

🔌 Design Agnóstico de Protocolo

Funciona com qualquer sistema de IA ou framework de agentes
Camada de adaptador compatível com MCP
Suporte a chamadas de ferramentas/funções da OpenAI
Interface de adaptador de protocolo personalizado
Camada de abstração de protocolo à prova de futuro

🛡️ Mecanismo de Políticas de Confiança Zero

Cada chamada de ferramenta é validada antes da execução
Regras de política declarativas
Herança de políticas em múltiplas camadas (global, organização, projeto, sessão)
Modelo de segurança de negação por padrão

🧩 Sistema de Capacidades

Permissões com limite de tempo (acesso baseado em TTL)
Capacidades de ferramentas com escopo
Direitos de execução revogáveis
Controle de acesso granular a ferramentas

🧠 Firewall de Injeção de Prompts

Detecta tentativas de sobrescrita de instruções
Neutraliza comandos ocultos ou maliciosos em saídas de ferramentas
Protege contra cadeias de injeção indireta de prompts
Sanitiza conteúdo gerado por modelos não confiável

🌐 Firewall de Fluxo de Dados

Controla como os dados se movem entre ferramentas
Previne encadeamento inseguro de saídas
Bloqueia padrões de exfiltração entre ferramentas
Aplica regras de roteamento de dados baseadas em risco

🧪 Mecanismo de Simulação de Execução

Simula a execução da ferramenta antes de executá-la
Prevê violações de políticas
Previne ações inseguras antes da execução
Modo de execução simulada (dry-run) para operações de alto risco

📊 Sistema de Confiança e Reputação

Pontuação de confiança dinâmica por ferramenta
Análise comportamental ao longo do tempo
Degradação automática de risco para ferramentas suspeitas
Restrições de execução adaptativas baseadas em confiança

🧯 Interruptor de Emergência e Modo de Contenção

Interrupção instantânea da execução na detecção de anomalias
Modo de isolamento de sessão
Revogação automática de privilégios
Execução de fallback em estado seguro

🧾 Recibos de Execução (Sistema de Auditoria)

Logs de execução rastreáveis criptograficamente
Hash de entradas/saídas
Rastreamento de decisões de políticas
Metadados de execução em sandbox
Rastreabilidade forense completa

🔐 Camada de Execução em Sandbox

Suporte a sandbox gVisor (padrão)
Isolamento em VM Firecracker (modo de alta segurança)
Execução em contêiner Docker (modo de compatibilidade)
Suporte a runtime WASM (execução leve)
Ambientes de sistema de arquivos e rede totalmente isolados

🧭 Sistema de Classificação de Intenção

Classifica a intenção de uso da ferramenta:
- recuperação de dados
- modificação do sistema
- comunicação externa
- comportamento desconhecido
Aplicação de políticas com base no tipo de intenção

Módulo do Sistema de Classificação de Intenção

Habilite segurança inteligente e consciente de intenção por meio de análise multiagente coordenada que avalia por que uma ferramenta está sendo invocada antes de ser executada. Em vez de depender apenas de nomes de ferramentas ou ações solicitadas, agentes especializados colaboram para classificar a intenção de execução, avaliar o risco e aplicar políticas de segurança com base no resultado pretendido.

Recursos

Classificação de intenção multiagente
Detecção de recuperação de dados
Detecção de modificação do sistema
Detecção de comunicação externa
Detecção de comportamento desconhecido ou ambíguo
Pontuação de confiança da intenção
Análise de intenção consciente do contexto
Validação de consenso entre agentes
Aplicação de políticas com base na intenção classificada
Verificação de capacidades específicas da intenção
Escalonamento automático para intenção incerta
Detecção de anomalias de intenção
Comparação histórica de intenções
Registro de auditoria de intenções
Taxonomias de intenção configuráveis
Plugins personalizados de classificação de intenção
Suporte a intenção multirrótulo
Resolução de conflitos de intenção
Ganchos de aprendizado adaptativo para classificadores futuros
Monitoramento de intenção em tempo real
Decisões de classificação explicáveis
Integração com o mecanismo de políticas e controles de sandbox

Fluxo de Trabalho Multiagente

Agente de Análise de Solicitação
- Analisa a solicitação de ferramenta recebida.
- Extrai metadados contextuais e objetivos de execução.
Agente de Classificação de Intenção
- Determina a intenção de execução mais provável.
- Atribui pontuações de confiança a uma ou mais categorias de intenção.
Agente de Validação de Contexto
- Revisa o histórico da conversa, o estado do fluxo de trabalho e as ações anteriores.
- Detecta inconsistências ou contexto suspeito.
Agente de Avaliação de Risco
- Avalia as implicações de segurança da intenção classificada.
- Identifica comportamento de alto risco ou inesperado.
Agente de Aplicação de Políticas
- Aplica políticas de segurança específicas da intenção.
- Valida permissões, capacidades e restrições de execução.
Agente de Consenso
- Resolve divergências entre os agentes de classificação e validação.
- Produz uma decisão final de intenção verificada.
Agente de Auditoria
- Registra resultados de classificação, níveis de confiança, decisões de políticas e resultados de execução para análise forense.

Categorias de Intenção Suportadas

Recuperação de Dados
Modificação do Sistema
Comunicação Externa
Comportamento Desconhecido
Intenções personalizadas definidas pelo administrador

Benefícios

Previne execução baseada apenas em suposições geradas pelo modelo
Detecta padrões comportamentais maliciosos ou inesperados
Melhora a tomada de decisão de confiança zero
Reduz o impacto de ataques de injeção de prompts
Permite aplicação granular de políticas
Fornece decisões de segurança explicáveis
Melhora a auditabilidade e conformidade
Suporta segurança de IA agnóstica de protocolo em qualquer framework de LLM ou agente