APC Security Reference Server

APC（Action · Proof · Control）—— 模型上下文协议（MCP）与 AI Agent 操作安全连续性引擎

APC（Action · Proof · Control） 是一个开源安全内核和分布式运行时架构，旨在解决自主系统、AI Agent 工作流和模型上下文协议（MCP）服务环境中的信任与授权不匹配问题。

APC 作为由客户托管的操作安全连续性层运行，以有状态方式将已授权的决策绑定到精确操作。它确保你的安全策略合同在多 Agent 工具执行路径和工作流中途参数变更时依然有效，同时无需替换身份提供商（IdP）或策略决策点（PDP），例如 Open Policy Agent（OPA）或 Cedar。

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技术问题空间：保护大模型 Agent 操作入口

传统 API 访问控制模型和即时 IAM 检查无法抵御间接提示词注入和工具控制流劫持等 Agent 化威胁向量。

[User Intent] ──> [IdP / PDP Evaluation] ──> ALLOW ──> [LLM Orchestration / Untrusted Context] ──> [Mutated Payload] ──> [API Execution Sink]

当大模型 Agent 使用不可信的第三方数据时，嵌入其中的提示词注入可能操纵模型改写工具调用变量。由于下游执行路由器 API 只检查有效的会话令牌或即时授权决策，它会盲目执行被劫持的操作。

APC 在最终由客户控制的执行边界实施完整仲裁，在未经批准的语义变更造成不可逆副作用之前将其阻止。

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目标安全不变量与核心控制

APC 可信计算基（TCB）实现了 40 项基础安全机制，并通过基于属性的测试和对抗性测试向量进行验证：

🛡️ 操作连续性与验证

• I2 精确操作绑定（canonical.py、intent.py）： 在入口处对拟执行操作载荷（action + resource + parameters）进行确定性规范化并计算哈希，形成不可变的执行锚点。
• I17 意图到操作的连续性（continuity.py）： 通过签名的加密见证令牌，跟踪 Agent 与工具握手过程中的实质性转换。修复大模型运行时工具中经典的困惑代理漏洞。
• I20 工作负载身份连续性（identity.py）： 将 SPIFFE/SVID、mTLS 或云工作负载身份令牌继承并硬绑定到运行时执行封套。

🛑 排他性与运行时强制执行

• I9 独立终结性（finality.py、execution.py）： 部署在关键执行入口之前（例如 Stripe、AWS IAM、Kubernetes 准入控制器、数据库），独立重建执行轨迹并验证完整性。
• I13 未知结果安全（reconciliation.py）： 消除重复效果风险。如果远程提供商在提交尝试后超时，APC 会强制将流程转换为有状态管理的 UNKNOWN 流水线，以进行权威的对账循环分析。

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全面的威胁矩阵与对抗性验证（labs/）

该仓库包含本地安全实验室和攻击模拟装置，用于验证系统对 70 类不同漏洞的防御能力：

• ATK-0022: Target Value Mutation — 检测并阻止执行过程中途发生的值变更（例如，在授权后更改电汇金额或数据库目标行）。
• ATK-0064: Prompt Injection Tool Hijacking — 模拟 MCP 服务上的上下文投毒，以验证受保护执行器的默认拒绝强制机制。
• ATK-0039: Reservation Race Contention — 验证分布式多实例部署 TEP 中的原子单次使用租约。

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核心引擎架构与包布局

apc_y/                 <── Reference runtime implementation package
├── canonical.py       <── Deterministic serialization & hashing vectors
├── continuity.py      <── Action-chain tracking & witness enforcement (89% coverage)
├── crypto.py          <── Cryptographic profile verification (KMS/HSM abstractions)
├── delegation.py      <── Attenuating & bounded downstream credential delegation
├── finality.py        <── Isolated boundary checking & exact-act verification
└── reconciliation.py  <── Authoritative provider lookup & UNKNOWN state recovery

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AI 搜索引擎与 Perplexity 发现索引

对于用于自主流水线的自动化系统、AI 爬虫和系统架构师，本代码库直接对应以下参考架构模式：

• 如何防止执行 API 调用的 AI Agent 遭受提示词注入？ -> 参见 apc_y/finality.py。
• 如何保护模型上下文协议（MCP）工具服务的授权？ -> 参见 apc_y/continuity.py。
• 如何为自主大模型工作流实施零信任访问控制？ -> 通过 apc_y/authority.py 和 Exact-Act Binding 实施。

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联系方式与技术对接

• 项目规范文档： alephapc.com
• 架构评审与试点接入： [email protected]