Nomos: контроль действий AI-агентов
Всем привет!
Использование AI-агентов постепенно становится общей практикой. При этом недоверие к ним всё равно остаётся – «а что если он сделает что-то не то?».
Чтобы несколько повысить уровень безопасности при работе с ними можно посмотреть на open-source проект Nomos.
Он представляет из себя нечто вроде «межсетевого экрана», который «стоит» между агентами и целевой системой.
Это нужно для того, чтобы:
🍭 Контролировать чтение чувствительной информации (секретов)
🍭 Влиять на потенциально опасные команды (rm -rf, kubectl delete, git push и т.д.)
🍭 Сканировать MCP-ответы на наличие потенциальных инъекций
🍭 Собирать свидетельства аудита (audit traces) и не только
«Из коробки» Nomos предоставляет несколько политик контроля. Их можно изменять и расширять по усмотрению пользователя.
Подробнее об архитектуре, запуске, настройке и результатах работы Nomos можно узнать в GitHub-репозитории проекта.
Всем привет!
Использование AI-агентов постепенно становится общей практикой. При этом недоверие к ним всё равно остаётся – «а что если он сделает что-то не то?».
Чтобы несколько повысить уровень безопасности при работе с ними можно посмотреть на open-source проект Nomos.
Он представляет из себя нечто вроде «межсетевого экрана», который «стоит» между агентами и целевой системой.
Это нужно для того, чтобы:
🍭 Контролировать чтение чувствительной информации (секретов)
🍭 Влиять на потенциально опасные команды (rm -rf, kubectl delete, git push и т.д.)
🍭 Сканировать MCP-ответы на наличие потенциальных инъекций
🍭 Собирать свидетельства аудита (audit traces) и не только
«Из коробки» Nomos предоставляет несколько политик контроля. Их можно изменять и расширять по усмотрению пользователя.
Подробнее об архитектуре, запуске, настройке и результатах работы Nomos можно узнать в GitHub-репозитории проекта.