lilith-zero AIセキュリティ向けのアプリ

MCPのための形式検証とトレーシングを備えた低遅延セキュリティランタイム

BadC Mpany の lilith-zero は、モデルコンテキストプロトコルのためのセキュリティミドルウェアおよびランタイムであり、無許可のツール呼び出しやデータの流出を防ぎます。このツールは、トランスポート層で介入し、エージェントが開始したツール呼び出しを検証するために決定論的ポリシー評価を適用し、外部アクションの前にデフォルトで拒否し、失敗閉じる実行モデルを強制します。低遅延操作、小さなリソース使用、エージェントワークフロー全体での監査およびポリシー強制をサポートするための統一トレースに重点を置いています。検証可能で運用効率の高い保護を必要とするMCPエージェントを展開するエンジニア、研究者、および企業セキュリティチームのために設計されています。

不安全なエージェントアクションをブロックするトランスポート層の強制を実装

ツールはトランスポート境界で強制を行います、そして各出力ツールコールを事前定義されたセキュリティルールに対して評価し、データ流出、プロンプトインジェクション、無許可のツール呼び出しなどの一般的なエージェントリスクを防ぎます。デプロイメントには、ランタイムが外部アクションを許可する前にチェックする決定論的ポリシーの定義が必要です。この配置により、ミドルウェアはエージェント実装に依存せず、ポリシーの正確性とカバレッジはデプロイチームの運用責任となります。

高スループットエージェントに適した測定可能で低オーバーヘッドの検証を提供

パフォーマンス目標は具体的です: ランタイムはエンドツーエンドのレイテンシを0.5ミリ秒未満追加し、実装は1.5百万以上の検証を毎秒サポートします。メモリ使用量は意図的に小さく、約4MBのRSSフットプリントを持ち、ランタイムがエージェントパイプラインにおけるスループットのボトルネックになるのを避け、クラスターデプロイメントのリソースコストを抑えます。

ネットワーク層で統合し、MCPに対してプロトコルに依存しない

統合はトランスポート層の介入に焦点を当てています、したがってランタイムはMCPを使用する任意のシステムに対してOSおよび言語に依存しません。Python SDKが存在し、計測とポリシーの伝播を簡素化しますが、強制コアはエージェントの言語やフレームワークに依存せずに動作します。トランスポートの配置は、個々のエージェントプロセス内ではなく、ネットワークまたはプロキシ層でのデプロイメントステップを意味します。

高保証使用のための検証可能な不変量と監査トレースを提供

保証は形式的な検証とトレースから来ます: コアセキュリティ不変量はKani Rust検証ツールを使用して検証され、ランタイムはマルチツール推論ステップを監査するために統一されたトレーススパンを出力します。このプロジェクトはApacheライセンスの下でオープンソースであり、その設計とセキュリティ実務者の間での受け入れは、コンプライアンス重視の環境に対する形式的な保証とトレーサビリティを強調しています。

決定論的ポリシーを管理し、監査ワークフローに従うことができるチームに最適

MCP上でエージェントシステムを展開する組織にとって、運用チームがランタイムが強制する決定論的ポリシーを作成、レビュー、および維持できる場合、このツールは実用的な選択肢です。輸送層の配置とポリシー管理のためのエンジニアリング統合ステップを期待してください。強制された不変条件が進化する脅威モデルとビジネスルールに一致することを保証するために、ランタイムとともに人間のポリシーレビューと継続的な監査の実践を採用してください。