Skip to content

AI Radar

Cisco открыла код Project Quarry для проверки действий AI-агентов

Cisco открыла код Project Quarry, инструмента для поиска опасных последовательностей действий AI-агентов. Он анализирует всю сессию, поэтому служба безопасности может увидеть связь между чтением файла и последующей отправкой данных.

29 октября 2026 г.2 мин чтенияИсточник: The Register
открытые моделиагентыбезопасность
00

Cisco открыла исходный код Project Quarry – движка для анализа поведения AI-агентов. Его основная единица наблюдения – запись всей сессии, а не отдельный запрос к модели или вызов инструмента. Это позволяет описывать правила для цепочек действий: агент мог прочитать чувствительный файл в рамках задания, но последующая отправка его содержимого на внешний адрес меняет смысл первого шага. Правило может сохранить свидетельства обоих действий для проверки службой безопасности.

Quarry рассчитан на разговоры с моделью, работу агентов с инструментами и взаимодействия через MCP – протокол подключения внешних инструментов и данных. В репозитории есть инструкции по установке, примеры конфигурации, руководство по написанию правил и стартовый набор правил. Также предусмотрены плагины для Claude Code, Codex и других агентов, совместимых с MCP. Это даёт командам способ проверять записи работы агента с привязкой к конкретным вызовам инструментов.

Формат правил напоминает подход Snort и YARA, где условия обнаружения описываются отдельно от программы, которая их применяет. Одно правило Quarry может отмечать чтение файла с учётными данными, другое – вызов инструмента с закодированным в base64 вредоносным содержимым. Более сложное правило связывает чтение чувствительного файла с отправкой данных наружу в заданном временном окне. Такой контекст помогает отличить обычное обращение агента к файлу от последовательности, требующей расследования.

Исследователи Cisco приводят сценарий, в котором агент выходит из изолированной среды к внешнему серверу, отсутствующему в списке разрешённых адресов, или использует найденные учётные данные в другом месте. Компания рассматривает такие действия как возможные точки для срабатывания правил. Схожую проблему иллюстрирует эксперимент с вредоносной задачей в GitHub Issues: через неё атакующие заставляли агент с доступом к MCP-серверу раскрывать данные закрытых репозиториев. Quarry предлагает проверять связь шагов в таких сценариях и передавать находку человеку для разбора.

Почему это важно

Команды, запускающие агентов с доступом к файлам и внешним сервисам, смогут задавать правила для цепочек их действий. Система поможет заметить подозрительную передачу данных после чтения чувствительного файла и сохранить контекст для расследования.

Мнение редакции

У агента опасная последовательность может складываться из разрешённых по отдельности действий. Правила, которые видят связь между шагами, дают службе безопасности более точное место для проверки. Их качество будет зависеть от того, насколько полно система записывает действия агента.

Первоисточники и подтверждения

Подборку проверяет редакция DSML. AI помогает дедуплицировать сигналы и готовить текст, но опубликованный выпуск остаётся редакционным продуктом, а не лентой отдельных каналов.