Skip to content
KitploitKITPLOIT
ИнструментыЭксплойтыБлог
Log in
Отправить
ИнструментыЭксплойтыБлог
Отправить

Инструменты для хакинга, пентеста и кибербезопасности — ваш арсенал защиты!

Kitploit — это каталог инструментов для хакинга, кибербезопасности и пентестинга. Находите последние обновления проектов для поиска уязвимостей, анализа систем, автоматизации тестирования и усиления вашей безопасности.

··Ленты·Контакты·Конфиденциальность·© 2026 Kitploit

Каталог инструментов

Категории

Все категории
Loading categories
aimp — Бессерверный сетевой протокол, предназначенный для устойчивой синхронизации состояния между автономными агентами в фрагментированных сетях с низкой пропускной способностью | Kitploit
Инструменты/GitHubGitHub/fabriziosalmi/aimp
Безопасность встроенных системБезопасность IoTСетевая безопасностьКриптографияАппаратная БезопасностьРазведка угрозМашинное ОбучениеСтатьи и ИсследованияОбучение и Образование
GitHubfabriziosalmi/aimp

aimp

Бессерверный сетевой протокол, предназначенный для устойчивой синхронизации состояния между автономными агентами в фрагментированных сетях с низкой пропускной способностью

51191 месяц назадЕщё не проверено

Популярное

Смотреть все →

Откройте для себя самые используемые инструменты нашего сообщества.

Изучить все инструменты

Просмотрите нашу коллекцию инструментов

Смотреть все инструменты →
Поделиться
РепозиторийСайт

AIMP — Протокол ИИ-меш (AI Mesh Protocol)

CI License: MIT Rust ResearchGate ResearchHub

Экспериментальный бессерверный сетевой протокол для устойчивой синхронизации состояний между автономными агентами во фрагментированных сетях с низкой пропускной способностью. Построен на Merkle-CRDT и криптографической идентичности — без центрального органа, без глобального DNS, всегда доступен для записи.


Статьи

#ВерсияНазваниеСсылка
1v0.1.0Merkle-CRDT Protocol (L1/L2)ResearchGate
2v0.2.0Epistemic Layer (L3)ResearchGate
3v0.3.0Correlation-Aware Aggregation (L3)ResearchGate
4v0.4.0Deterministic Semantic Topologies (L3)ResearchGate

Профили авторов: ResearchGate · ResearchHub


Стек протокола

УровеньВерсияНазначение
L1/L2v0.1.0Merkle-DAG CRDT, подпись Ed25519, транспорт Noise Protocol, кворум BFT
L3v0.2.0Эпистемический слой: целочисленные лог-шансы, двухпроходное распространение доверия, Sybil-устойчивая репутация
L3v0.3.0Агрегация с учётом корреляции: геометрическое дисконтирование для коррелированных сенсоров/LLM
L3v0.4.0Детерминированные семантические топологии: автономное построение рёбер через 256-битный SimHash

Что нового

v0.4.0 — Детерминированные семантические топологии

L3 v0.3.0 требовал от приложений ручного построения графа знаний (рёбра Supports/Contradicts). v0.4.0 устраняет это узкое место с помощью автономной генерации рёбер:

  • Утверждения (claims) содержат опциональный QuantizedEmbedding([u64; 4]) — 256-битный SimHash, вычисляемый на стороне приложения из канонической модели эмбеддинга.
  • На каждой границе эпохи протокол вычисляет попарные расстояния Хэмминга (XOR + popcount, ~1 нс на пару) и создаёт рёбра Supports для близких пар (d <= 30 бит) и рёбра Contradicts для удалённых пар (d >= 200 бит).
  • Сила ребра линейно масштабируется с расстоянием в базисных пунктах (d=0 → 10000 бп, d=30 → 1000 бп).
  • Ограничение max_k_nearest ограничивает плотность рёбер до O(N), предотвращая взрыв распространения доверия.
  • embedding_version: u32 изолирует непересекающиеся латентные пространства для обновлений модели на уровне протокола.
  • Авто-рёбра материализуются через L2 gossip и переживают GC благодаря голографической маршрутизации.
  • Мёртвая зона (31-199 бит) изолирует двусмысленные утверждения — эпистемологически корректное отделение.
// Автономное обнаружение истины: 10 000 утверждений → сканирование за 50 мс, O(N) рёбер
// Без чисел с плавающей запятой. Без координации. Без центрального органа.
let edges = auto_edge_generator.generate_edges(&epoch_claims);

v0.3.0 — Агрегация убеждений с учётом корреляции

L3 v0.2.0 предполагает, что все источники свидетельств статистически независимы (наивный Байес). Это приводит к патологической сверхуверенности, когда физически коррелированные сенсоры (например, 100 устройств IoT на одной крыше) или семантически коррелированные агенты (например, LLM, дообученные на одном наборе данных) сообщают согласованные наблюдения.

v0.3.0 вводит дисконтирование корреляции с помощью сеточных ячеек (Grid-Cell Correlation Discounting):

  • Каждое утверждение может содержать опциональный CorrelationCell(u64) — дискретную координату для пространственной, семантической или временной близости.
  • Внутри каждой ячейки свидетельства ранжируются по силе и геометрически дисконтируются: самый сильный источник сохраняет 100% веса; каждый последующий источник получает discount_bps^rank / 10000^rank (по умолчанию 30%).
  • При дисконте 30% N коррелированных сенсоров сходятся примерно к ~1.42x свидетельства от одного сенсора — независимо от N. Наивный подход дал бы усиление в N раз.
  • Проблема ассоциативности CRDT (геометрическое затухание не ассоциативно при частичном слиянии) решается архитектурно: сокращение эпох группируется по (temporal_grid, fingerprint, correlation_cell), гарантируя атомарное вычисление над полным набором.
  • Утверждения с correlation_cell: None ведут себя идентично v0.2.0 (нулевая регрессия).
  • Вся арифметика целочисленная (i32/i64, базисные пункты). Без чисел с плавающей запятой. Готово для ZK.
// 100 со-локализованных сенсоров, уверенность 70% каждый:
// v0.2.0 (наивный):  100 × 847 = 84 700 милли-лог-шансов → ~100% (сверхуверенность)
// v0.3.0 (30%):    847 × Σ(0.3^i) ≈ 1 207 милли-лог-шансов → ~77% (реалистично)

Архитектура

aimp_node/          Эталонная реализация на Rust (член рабочей области Cargo)
  src/
    crdt/           Движок Merkle-DAG, модель акторов, аллокатор arena, консенсус кворума
    crypto/         Идентичность Ed25519, хеширование BLAKE3, межсетевой экран с нулевым доверием
    network/        UDP gossip, сессии Noise Protocol XX, ограничение скорости на пира
    protocol/       Формат провода (MessagePack), типизированное перечисление полезной нагрузки
    epistemic.rs    Эпистемический слой L3 (v0.3.0): лог-шансы, распространение доверия, дисконтирование корреляции
    semantic_topology.rs  Семантическая топология L3 (v0.4.0): эмбеддинги SimHash, авто-генерация рёбер
    decision_engine.rs  Подключаемый детерминированный движок принятия решений (trait + движок правил + горячая перезагрузка)
    error.rs        Единая иерархия типов AimpError
    dashboard/      TUI на Ratatui
    config.rs       Динамическая конфигурация с валидацией
    event/          Структурированное логирование + метрики Prometheus (счётчики + гистограммы)
  tests/            Интеграционные тесты
  benches/          Бенчмарки Criterion
aimp_testbed/       Python SDK (aimp-client) + CLI-инструмент + тестирование хаоса
deploy/             Systemd-сервис, Firecracker microVM, скрипт установки
formal/             Спецификация TLA+ для сходимости, безопасности кворума и сходимости убеждений
docs/               Статья 1 (исходник Typst + PDF)
v0.2.0/             Статья 2: Эпистемический слой (исходник Typst + PDF)
v0.3.0/             Статья 3: Агрегация с учётом корреляции (исходник Typst + PDF)

Стратегические преимущества

ОсобенностьAIMP (Merkle-CRDT)Традиционные (Raft/Paxos)
ТопологияP2P Mesh / ДецентрализованнаяЛидер / Кворум
ДоступностьAP (всегда доступен для записи)CP (требуется большинство)
УпорядочиваниеПричинное (векторные часы)Полное (последовательное)
ЦелостностьКриптографическая (Merkle-DAG)Основанная на журнале
ОборудованиеОптимизировано для Edge/IoTУровень дата-центра

Ключевые особенности

Скачать инструмент