17 октября 2026 года на Hacker News был опубликован проект AegisKernel v0.2.0 — среда безопасности нулевого доверия, нацеленная на защиту AI-агентов от инъекций и автономного перехвата инструментов. Автор заявляет о полностью детерминированном подходе, который, в отличие от вероятностных защитных слоёв языковых моделей, блокирует 100% таких атак с задержкой менее 0,05 мс.
Ключевая идея заключается в создании детерминированных границ возможностей агента. AegisKernel позиционируется не как ещё один LLM-фильтр, а как отдельный «рантайм безопасности», который перехватывает вызовы инструментов до того, как вредоносная команда будет выполнена. На странице проекта размещена интерактивная песочница Live Threat Interception Sandbox, где можно запустить три предустановленных сценария атак:
- Path Traversal — попытка украсть файл
.envи отправить его на сервер злоумышленника; - SQL Drop Injection — удаление таблицы пользователей;
- Destructive Root Injection — уничтожение файловой системы командой
rm -rf / --no-preserve-root.
При симуляции выполнения агента AegisKernel показывает перехват и отображает «Defense Verdict» и контрольную сумму. Демонстрация ограничена тремя заданными векторами, а эффективность против сложносоставных или неизвестных инъекций не подтверждена.
Разработчик подчёркивает, что защита встраивается буквально в две строки кода и совместима с популярными фреймворками LangChain, CrewAI и AutoGen. На том же сайте приведён пример:
from aegis import AegisShield, SecurityPolicy
shield = AegisShield(policy=SecurityPolicy.strict())
safe_tool = shield.protect_tool(vulnerable_agent_tool)Проект находится на очень ранней стадии и не имеет независимых аудитов или бенчмарков. Заявленная задержка в микросекундном диапазоне не проверена вне контролируемого окружения, а код, хотя и открыт, не прошёл внешнюю оценку надёжности. Встраивание в две строки и совместимость с LangChain, CrewAI и AutoGen показаны на уровне примера: реальная работа интеграций не подтверждена.
