L1
Strukturierte Signale
Native Detektoren prüfen exakte und kontextgebundene Muster. Dazu gehören Injection-Signale, Secrets, Credentials, Identifikatoren sowie riskante MCP- und Operations-Muster. Treffer enthalten die Fundstelle in der Eingabe.
Patronus Ark
Lokale Security-Scanner für KI-Anwendungen.
Patronus Ark ist der Scanning-Kern hinter Patronus Protect. Die Library untersucht Eingaben wie Prompts, Dokumente, Tool-Aufrufdaten und Tool-Ergebnisse. Daraus erzeugt sie lokale Security-Evidenz für Prompt Injection, Datenabfluss, personenbezogene Daten und Agent-Risiken.
pip install patronus-arkcargo add patronus-ark01 · Was Ark macht
Aus Eingaben wird Security-Evidenz.
Ark zerlegt lange Eingaben in Chunks, prüft exakte Signale und klassifiziert komplexere Risiken mit geteilten Modellrepräsentationen. Anwendungen erhalten strukturierte Ergebnisse, auf denen sie Regeln und Entscheidungen aufbauen können.
L2
Non-Transformer Decision Blocks
Ein NTDB nutzt die einmal berechnete mmBERT-Repräsentation. Neuronale Heads, LightGBM, logistische Regression und Klassen-Zentroide werden zu einer günstigen ersten Entscheidung fusioniert.
L3
Lion Warden
Das Promote Gate leitet nur Chunks weiter, bei denen zusätzlicher Kontext voraussichtlich hilft. Lion Warden führt dafür die tieferen mmBERT-Schichten aus und klassifiziert mehrere Security-Aufgaben mit einem gemeinsamen Transformer.
02 · Zehn Kategorien
Ein Scan-Interface für Inhalte, Daten und Agents.
Jede Kategorie kann gezielt aktiviert werden. Das Ergebnis bleibt strukturiert, egal ob eine native Regel oder ein lokales Modell entschieden hat.
Inhalte
01
Prompt Injection
Manipulierte oder konkurrierende Anweisungen erkennen.
02
Sensitive Documents
Schützenswerte Dokumentinhalte klassifizieren.
03
Threat Type
Die Art einer erkannten Bedrohung einordnen.
Daten
04
DLP
Secrets, Credentials und weitere definierte Datenfamilien finden.
05
PII
Personenbezogene Daten mit Evidenz-Spans erkennen.
06
Dynamic PII
Semantische Entitäten wie Personen, Organisationen und Orte erkennen.
Agents
07
Tool Class
Das verwendete Werkzeug einordnen.
08
Tool Action
Die beabsichtigte Aktion klassifizieren.
09
Tool Tags
Tool-Metadaten für nachgelagerte Regeln bestimmen.
10
Routing Intent
Die Absicht hinter einem Routing-Schritt erkennen.
03 · Zwei Sprachen
Rust-Kern. Python ohne Umweg.
Die gleiche Engine steht als Rust-Crate und als abi3-kompatibles Python-Paket bereit. Asynchrone Queues sind der Standard; synchrone Scans bleiben für einfache Integrationen verfügbar.
Python
pip install patronus-arkfrom patronus_ark import SecurityGateway
scanner = SecurityGateway(
categories=["injection", "dlp", "pii"],
max_level="l2",
)
scanner.warmup()
results = scanner.scan_all(text)Rust
cargo add patronus-arkuse patronus_ark::{
SecurityCategory, SecurityGateway, SecurityLevel,
};
let mut scanner = SecurityGateway::with_max_level(
vec![SecurityCategory::Injection, SecurityCategory::Dlp],
SecurityLevel::L2, None, true,
);
scanner.warmup()?;
let results = scanner.scan_all(text);04 · Betrieb
Kontrollierbar bis auf den einzelnen Request.
Modelle und Scanner sind kein starrer Gesamtblock. Deine Anwendung entscheidet, welche Prüfungen für einen konkreten Kontext nötig sind.
Execution Gates
Turn-Level, Scanner, L1-Regeln und Modellgruppen lassen sich pro Request über Metadaten steuern.
Async by default
Eine gemeinsame Ergebnis-Queue liefert fertige Scans aus, während tiefere Prüfungen weiterlaufen.
Offline-fähig
Asset-Synchronisierung und Runtime-Start sind getrennt. L1 benötigt überhaupt keine Downloads.
Messbar
Der integrierte Benchmark erfasst Accuracy, Macro-F1, Latenz, Durchsatz und Peak-RSS auf den mitgelieferten Samples.
05 · Lizenz
Kostenlos für Community und ausgewählte Projekte.
Der Quellcode von Ark ist öffentlich einsehbar. Für Community-Projekte und ausgewählte Vorhaben stellen wir die Library kostenlos bereit; für proprietäre Produkte gibt es eine kommerzielle Lizenz.
Community-Lizenz
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