AI-агенты всегда выглядят авторизованными. AIOStack сообщает, когда это не так.

AI-агенты действуют от имени пользователей. Они используют реальные учетные данные, совершают реальные API-вызовы, вызывают инструменты, обращаются к API и взаимодействуют с production-системами. Большинство инструментов безопасности видят эту активность как легитимную, поскольку технически она такова.

Настоящая проблема — не только несанкционированный доступ.
Бóльшая проблема — когда авторизованный доступ становится неправомерным во время выполнения.

AIOStack — это бесплатный уровень видимости времени выполнения для AI-нагрузок от Aurva, предназначенный для сообщества. Он помогает командам безопасности и платформенным командам обнаруживать теневой AI, сопоставлять идентификаторы агентов, отслеживать активность LLM и инструментов, а также понимать, как AI-системы ведут себя в среде Kubernetes.

Никаких изменений кода приложения. Никаких зависимостей от SDK. Никаких sidecar-контейнеров. Видимость времени выполнения там, где на самом деле выполняются AI-нагрузки.

Как установить (Kubernetes)

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

Установщик проведёт вас через настройку, откроет app.aurva.ai для регистрации и развернёт AIOStack® в вашем кластере. Ваш инвентарь AI появится в течение 60 секунд.

См. Руководство по установке для установки вручную через Helm.

Удаление

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

На какие вопросы отвечает AIOStack

Ключевые особенности

• Обнаружение без инструментирования: Автоматическое обнаружение LLM API-вызовов, загрузок моделей, векторных баз данных, MCP-серверов и AI-агентов во всех подах — без изменения кода приложения.
• Ведомость AI-материалов (AIBOM): Полный инвентарь моделей, API и AI-зависимостей в вашей инфраструктуре на этапе выполнения. Знайте, что работает, до того, как инцидент расскажет вам об этом.
• Сопоставление идентификаторов агентов: Корреляция AI-трафика с сервисными аккаунтами Kubernetes, пространствами имён и рабочими нагрузками. Когда агент делает что-то неожиданное, вы точно знаете, какой именно.
• Мониторинг промптов и вызовов: Захват метаданных LLM-запросов, маршрутизации моделей и использования токенов по каждому сервису. Тела запросов не сохраняются — только сигналы, важные для безопасности.
• Линейка AI-вызовов: Трассировка многошаговых рабочих процессов агентов между сервисами. Просматривайте полную цепочку вызовов, сделанных агентом, а не только отдельные события.
• Атрибуция затрат и использования: Привязка использования API и потребления токенов к командам, пространствам имён и сервисным аккаунтам. Полезно для платформенных команд, управляющих общей AI-инфраструктурой.
• Журналы аудита для соответствия: Генерация доказательств на уровне подов для GDPR, SOC2 и внутренних аудитов — с отметками времени, атрибуцией и возможностью запросов.
• Минимальная нагрузка: <2% загрузки CPU на узел благодаря фильтрации на уровне ядра. Создан для production.

Предварительные требования

• Kubernetes 1.29+ с поддержкой eBPF (EKS, GKE, AKS)
• Ядро Linux 5.15+
• Helm 3.x

Как это работает

AIOStack развёртывает два компонента в вашем кластере:

Observer (DaemonSet): Запускается на каждом узле и загружает программы eBPF, которые подключаются к точкам трассировки ядра (tcp_sendmsg, tcp_recvmsg, execve, openat). Эти программы захватывают метаданные сети, DNS-запросы и события выполнения процессов, фильтруя AI-специфичные паттерны (конечные точки API, загрузки моделей, протоколы векторных БД) перед отправкой в пользовательское пространство.

Outpost (Deployment): Получает события от Observer, разбирает протоколы приложений (HTTP/1.1, HTTP/2, gRPC), классифицирует AI-сервисы с помощью сигнатурного сопоставления и обогащает события метаданными Kubernetes, коррелируя inode сокетов с идентификаторами подов через /proc/net/tcp и информацию cgroup.

Трафик анализируется на уровне системных вызовов — до шифрования TLS на исходящем направлении, после расшифровки на входящем — с использованием uprobe на функциях SSL_write/SSL_read. Извлекаются только метаданные (заголовки HTTP, размеры полезной нагрузки, задержки); тела запросов/ответов никогда не захватываются.

Читайте: Как мы обошли ловушку SSL/TLS

Сообщество vs. Enterprise

AIOStack бесплатен в использовании. Все основные функции на основе eBPF доступны в версии для сообщества без ограничений по функционалу.

Enterprise добавляет интеграции и поддержку для команд, работающих с AI-нагрузками вне стандартных сред Kubernetes:

Примечание: eBPF недоступен на Bedrock, Vertex, Databricks или других управляемых PaaS-средах. Для таких сред свяжитесь с нами для получения интеграций Enterprise без агентов.

Свяжитесь с нами по поводу Enterprise →

Документация

Полная документация: aurva.ai/docs

• Глубокое погружение в архитектуру
• Руководство по установке
• Модель безопасности

Обратная связь и поддержка

Мы активно развиваем AIOStack и будем рады услышать ваше мнение:

• Запросы функций: GitHub Issues
• Отчёты об ошибках: GitHub Issues
• Вопросы: [email protected]

Лицензия

Лицензия Apache 2.0 — см. LICENSE для подробностей.

Размещённая версия на app.aurva.ai предоставляет управляемое хранилище ClickHouse® и хостинг UI. Вся основная логика наблюдательности будет открыта в этом репозитории после одобрения нашим главным архитектором.

⭐ История звёзд

Создано компанией Aurva