Открытый формат правил обнаружения угроз безопасности для AI-агентов: исполняемые и тестируемые YAML-правила для prompt injection, отравления инструментов и атак на MCP.
uber/ADR
Корпоративная система безопасности для обнаружения и инвентаризации AI-агентов, наблюдения за ними, оценки их защищённости и выявления рискованного поведения.
- Звёзды
- 2,126
- Форки
- 231
- Открытые issues
- 51
- Последний коммит
- 7 дней назад
Что это?
ADR (Agentic AI Detection and Response) — корпоративная система безопасности для AI-агентов. Она предназначена как для агентов, используемых сотрудниками, например Cursor, Claude Code, Codex и GitHub Copilot CLI, так и для клиентских AI-агентов поддержки. Проект используется в production в Uber.
В open-source-релиз входят четыре компонента: Discovery — инвентаризирует AI-приложения, CLI-агентов, расширения IDE, локальные среды выполнения моделей и MCP-серверы на конечном устройстве, а также помечает неизвестные; Sensor — собирает и нормализует телеметрию агентов из таких инструментов, как Claude Code, Cursor, Codex и Gemini CLI; ADR-Bench — бенчмарк из более чем 300 задач и 134 MCP-серверов, охватывающий 17 техник атак на агентов; Detection — двухуровневый детектор, который сочетает первичный анализ с высоким полнотой обнаружения и более глубокий агентный анализ подозрительных сессий. Компонент предотвращения атак и движок автономного red teaming в этот релиз не входят.
Репозиторий написан на Python, для настройки используется uv. Модуль Detection поддерживает ключи Anthropic и OpenAI, а также режим LlamaFirewall без ключа для smoke-тестов. Тестовые данные бенчмарка синтетические и предназначены для исследований в области защиты.
Ключевые возможности
- 01Обнаруживает AI-инструменты, CLI-агентов, расширения IDE и MCP-серверы на устройствах сотрудников.
- 02Собирает и нормализует телеметрию Claude Code, Cursor, Codex, Gemini CLI и других агентов.
- 03Предоставляет ADR-Bench с более чем 300 задачами, 134 MCP-серверами и 17 техниками атак.
- 04Запускает двухуровневый детектор, сочетающий первичный анализ с высоким полнотой обнаружения и агентный анализ.
- 05Поддерживает сбор телеметрии в macOS, Linux и Windows.
Сценарии использования
- Инвентаризация неразрешённых AI-инструментов для написания кода и MCP-серверов в инженерной организации.
- Аудит действий агентов для написания кода, включая вызовы инструментов и трассировки выполнения.
- Оценка защиты агентов от prompt injection и атак, связанных с MCP.
- Исследование методов обнаружения рискованного поведения агентов.
Быстрый старт
- 1
Клонируйте репозиторий
git clone https://github.com/uber/ADR - 2
Перейдите в каталог Detection
cd ADR/Detection - 3
Установите зависимости с помощью uv
uv sync - 4
Настройте ключи API (Anthropic и OpenAI)
export ANTHROPIC_API_KEY="..." OPENAI_API_KEY="..."
Что важно знать
- Для детектора по умолчанию требуются платные ключи API Anthropic и OpenAI; вариант без ключей доступен только для дымовых тестов.
- Компонент предотвращения не входит в выпуск с открытым исходным кодом.
- Автономный движок ADR Explorer не входит в этот репозиторий.
В подборках
Темы
Частые вопросы
- Что такое ADR?
- Корпоративная система безопасности для обнаружения и инвентаризации AI-агентов, наблюдения за ними, оценки их защищённости и выявления рискованного поведения. ADR (Agentic AI Detection and Response) — корпоративная система безопасности для AI-агентов. Она предназначена как для агентов, используемых сотрудниками, например Cursor, Claude Code, Codex и GitHub Copilot CLI, так и для клиентских AI-агентов поддержки. Проект используется в production в Uber.
- ADR можно использовать бесплатно? Какая у него лицензия?
- ADR распространяется с открытым исходным кодом под лицензией Apache-2.0. Перед использованием в коммерческих продуктах проверьте условия лицензии.
- ADR всё ещё поддерживается?
- Активно поддерживается. Последний коммит в ADR — 31 окт. 2026 г..
- Для чего можно использовать ADR?
- Инвентаризация неразрешённых AI-инструментов для написания кода и MCP-серверов в инженерной организации. Аудит действий агентов для написания кода, включая вызовы инструментов и трассировки выполнения. Оценка защиты агентов от prompt injection и атак, связанных с MCP. Исследование методов обнаружения рискованного поведения агентов.
- Как установить ADR?
- Клонируйте репозиторий: git clone https://github.com/uber/ADR Перейдите в каталог Detection: cd ADR/Detection Установите зависимости с помощью uv: uv sync Настройте ключи API (Anthropic и OpenAI): export ANTHROPIC_API_KEY="..." OPENAI_API_KEY="..."
- Где скачать ADR?
- Исходный код и инструкции по установке — на GitHub: https://github.com/uber/ADR
Описание создано ИИ на основе README проекта. Статистика GitHub обновляется ежедневно.
Похожие проекты
Сканер безопасности для проверки навыков AI-агентов (Claude Code, Codex, MCP) на prompt injection, утечку данных и риски цепочки поставок перед установкой.
Локальный инструмент безопасности, который проверяет сессии AI-агентов для программирования на утечки секретов и блокирует или подтверждает рискованные команды.
CLI и библиотека с открытым исходным кодом для проверки файлов моделей ИИ, кода, работающих конечных точек LLM/агентов/MCP и записанных трасс агентов с отчетом о проблемах и пробелах в проверках.
Платформа Tencent Zhuque Lab для red teaming ИИ, проверяющая AI-агентов, MCP-серверы, Agent Skills и ИИ-инфраструктуру на риски безопасности.
Инструмент Cisco на Python для поиска угроз в MCP-серверах, инструментах, промптах и исходном коде с помощью YARA, LLM-анализа и Cisco AI Defense.