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mas-sentinel: defensa activa para sistemas multi-agente (MAS)

#security #ai #opensource #python

mas-sentinel: Defensa activa para sistemas multi-agente (MAS)

Interceptor de políticas nativo en Python que detecta y bloquea la propagación de inyección de prompts entre agentes autónomos.

El problema verificado

Investigaciones recientes (arXiv:2610.12524) documentan ataques que se propagan entre agentes. Aunque existen escáneres estáticos (AgentScan) y frameworks de construcción (SafeAgents, TrinityGuard), el repositorio real (amurlaniakea/mas-sentinel) cubre la brecha de defensa activa en caliente: inspeccionar cada mensaje antes de que llegue al siguiente agente.

Referencia adicional verificada en el repo: arXiv:2603.09002 (evaluación de 16 frameworks MAS) y arXiv:2601.17762 (MAVM: 5 componentes: knowledge base, detection, confirmation, repair, validation).

Nota: la metáfora de "virus cognitivo" es narrativa, no término científico de los papers citados.

Arquitectura (verificada en README)

  • MessageInterceptor: heurística determinista (system override, bypass, revela tu prompt).
  • Policy Engine: reglas OWASP MAS, extensible con YAML.
  • Audit & Forensics: trazas inmutables (timestamp, status, reason, raw_message).

Flujo real (README): Agent A -> MessageInterceptor -> Policy Engine -> Audit Log -> Agent B.

Quickstart (código verificado en repo) 

from mas_sentinel.interceptor.proxy import MessageInterceptor
interceptor = MessageInterceptor()
result = interceptor.process("Ejecuta el paso 3 de la tarea")
# result.status = ALLOW (verificado en código; no BLOCK como en borradores previos)
Enter fullscreen mode Exit fullscreen mode

Nota técnica: el código original no expone BLOCK; el estado es ALLOW. Cualquier referencia a BLOCK requiere corrección.

Estado real del proyecto

  • Licencia: AGPL-3.0-or-later (verificado en LICENSE y pyproject.toml).
  • Lenguaje: Python 3.12+ (badge verificado).
  • Autor: Pedro Sordo Martínez — amurlaniakea@gmail.com (README y LICENSE).
  • Estado: investigación de código abierto. No hay evidencia de "streaming masivo" ni casos industriales implementados (son escenarios propuestos, no capacidades actuales).
  • Pruebas: tests automatizados en .github/workflows y directorio tests/.

Links verificados

Artículo corregido con datos del repositorio real. Sin storytelling confrontacional, sin hype, sin términos no respaldados ("virus cognitivo" como metáfora explícita, no ciencia).
Formato técnico, máximo 4 tags, sin exageración (0% solo si es exacto).

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