Agentes de IA parecem sempre autorizados. O AIOStack informa quando não estão.

Os agentes de IA atuam em nome dos usuários. Eles usam credenciais reais, fazem chamadas de API reais, invocam ferramentas, acessam APIs e tocam em sistemas de produção. A maioria das ferramentas de segurança vê essa atividade como legítima porque, tecnicamente, é.

O verdadeiro problema não é apenas o acesso não autorizado.
O problema maior é quando o acesso autorizado se torna inadequado em tempo de execução.

O AIOStack é a camada gratuita de visibilidade em tempo de execução para cargas de trabalho de IA da Aurva. Ajuda equipes de segurança e plataforma a descobrir IA oculta, mapear identidades de agentes, rastrear atividades de LLMs e ferramentas, e entender como os sistemas de IA se comportam em ambientes Kubernetes.

Sem alterações no código da aplicação. Sem dependência de SDK. Sem sidecars. Visibilidade em tempo de execução onde as cargas de trabalho de IA realmente são executadas.

Como instalar (Kubernetes)

curl -fsSL https://aurva.ai/install.sh | bash

O instalador guiará você pela configuração, abrirá app.aurva.ai para cadastro e implantará o AIOStack® no seu cluster. Seu inventário de IA aparece em até 60 segundos.

Consulte o Guia de Instalação para instalação manual via Helm.

Desinstalar

curl -fsSL https://aurva.ai/uninstall.sh | bash

O que o AIOStack responde

Recursos Principais

• Descoberta sem instrumentação: Detecte automaticamente chamadas de API de LLM, downloads de modelos, bancos de dados vetoriais, servidores MCP e agentes de IA em todos os pods — sem tocar no código da aplicação.
• Bill of Materials de IA (AIBOM): Inventário completo em tempo de execução de modelos, APIs e dependências de IA na sua infraestrutura. Saiba o que está em execução antes que um incidente te informe.
• Mapeamento de identidade dos agentes: Correlacione o tráfego de IA com service accounts, namespaces e workload identities do Kubernetes. Quando um agente faz algo inesperado, você sabe exatamente qual é.
• Monitoramento de prompts e chamadas: Capture metadados de requisições de LLM, roteamento de modelos e uso de tokens por serviço. Nenhum corpo de requisição é armazenado — apenas os sinais relevantes para segurança.
• Linhagem de chamadas de IA: Trace fluxos de trabalho de agentes com múltiplas etapas entre serviços. Veja a cadeia completa de chamadas que um agente fez, não apenas eventos isolados.
• Atribuição de custos e uso: Mapeie o uso de APIs e o consumo de tokens para equipes, namespaces e service accounts. Útil para equipes de plataforma que gerenciam infraestrutura compartilhada de IA.
• Trilhas de auditoria de compliance: Gere evidências em nível de pod para GDPR, SOC2 e auditorias internas — com data/hora, atribuição e consultáveis.
• Sobrecarga mínima: <2% de impacto na CPU por nó usando filtragem em nível de kernel. Construído para produção.

Pré-requisitos

• Kubernetes 1.29+ com suporte a eBPF (EKS, GKE, AKS)
• Kernel Linux 5.15+
• Helm 3.x

Como funciona

O AIOStack implanta dois componentes no seu cluster:

Observer (DaemonSet): Executa em cada nó e carrega programas eBPF que se conectam a tracepoints do kernel (tcp_sendmsg, tcp_recvmsg, execve, openat). Esses programas capturam metadados de rede, consultas DNS e eventos de execução de processos, filtrando padrões específicos de IA (endpoints de API, downloads de modelos, protocolos de bancos vetoriais) antes de encaminhar para o espaço do usuário.

Outpost (Deployment): Recebe eventos dos Observers, analisa protocolos de aplicação (HTTP/1.1, HTTP/2, gRPC), classifica serviços de IA por correspondência de assinaturas e enriquece eventos com metadados do Kubernetes ao correlacionar inodes de socket com identidades de pods via /proc/net/tcp e informações de cgroup.

O tráfego é analisado no nível de chamada de sistema — antes da criptografia TLS na saída, após a descriptografia na entrada — usando uprobes nas funções SSL_write/SSL_read. Apenas metadados (cabeçalhos HTTP, tamanhos de payload, latências) são extraídos; corpos de requisição/resposta nunca são capturados.

Leia: Como escapamos da armadilha SSL/TLS

Comunidade vs. Empresarial

O AIOStack é gratuito. Todos os recursos principais baseados em eBPF estão disponíveis na edição comunitária sem bloqueio de funcionalidades.

O Enterprise adiciona integrações e suporte para equipes que executam cargas de trabalho de IA fora de ambientes Kubernetes padrão:

Nota: O eBPF não está disponível no Bedrock, Vertex, Databricks ou outros runtimes PaaS gerenciados. Para esses ambientes, entre em contato conosco para integrações baseadas em Enterprise sem agente.

Fale conosco sobre o Enterprise →

Documentação

Documentação completa: aurva.ai/docs

• Aprofundamento na Arquitetura
• Guia de Instalação
• Modelo de Segurança

Feedback e Suporte

Estamos desenvolvendo ativamente o AIOStack e adoraríamos ouvir de você:

• Solicitações de funcionalidades: GitHub Issues
• Relatórios de bugs: GitHub Issues
• Dúvidas: [email protected]

Licença

Apache License 2.0 - consulte LICENSE para detalhes.

A versão hospedada em app.aurva.ai fornece armazenamento gerenciado ClickHouse® e hospedagem da interface do usuário. Toda a lógica principal de observabilidade será open source neste repositório assim que aprovada pelo nosso Arquiteto Chefe.

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