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Progetti / Security

AI Guardian Lab

Proteggere l'intelligenza artificiale, un layer alla volta.

$ task: "analizza lo spazio disco"  ·  comando: rm -rf /tmp
 
[1/4] allowlist......... ok
[2/4] pattern regex..... ok
[3/4] coerenza intento.. FAIL (task=read, comando=delete)
 
>> BLOCKED. Fail-closed: conflitto d'intento.

La sfida

Gli agenti AI possono eseguire comandi shell sulla mia macchina. Nella maggior parte delle implementazioni la sicurezza si basa solo sulla buona volontà del modello di seguire le istruzioni di sistema, ma l'obbedienza di un modello non è la stessa cosa di un vincolo di sicurezza. Serviva un livello deterministico che decidesse quali comandi vengono davvero eseguiti, prima che arrivino alla shell.

La soluzione

Ho costruito una pipeline deterministica a 4 layer, fail-closed by design: se un layer ha un dubbio, il comando viene bloccato. L1 è l'allowlist dei binari ammessi. L2 è un motore regex anti-offuscamento. L3 confronta l'intento del task con l'azione del comando: task «analizza lo spazio disco» e comando «rm -rf /tmp» vengono bloccati per conflitto d'intento, anche se "rm" da solo sarebbe un binario ammesso. L4 è un controllo semantico via LLM, riservato ai casi ambigui che i layer deterministici non risolvono: mai la prima linea di difesa.

Tech Stack

Python Flask Docker LLM Validation CI/CD Chain Hashing
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