Kjell Tore Guttormsen 645f01625b feat(ultraplan-local): add autonomy-gate state machine + manifest schema extensions for skip_commit_check + memory_write

Step 4 of plan-v2 (ultra-pipeline-speedup).

lib/util/autonomy-gate.mjs (NEW)
  5-state machine {idle, gates_on, auto_running, paused_for_gate, completed}
  honoring the --gates flag intent. Re-entry to completed is idempotent.
  Includes CLI shim:
    node lib/util/autonomy-gate.mjs --state X --event Y [--gates true|false]
  → JSON: { ok, next_state | error }, exit 0 on success / 1 on invalid.

lib/parsers/manifest-yaml.mjs (EXTENDED)
  OPTIONAL_KEYS list adds skip_commit_check and memory_write — both boolean,
  default false when absent, MANIFEST_OPTIONAL_TYPE when non-boolean.
  Existing REQUIRED_KEYS contract untouched; existing 9 manifest tests
  still pass.

Tests: 19 (autonomy-gate) + 8 (manifest-schema-extensions) = 27 new.

[skip-docs]

2026-05-04 06:28:47 +02:00

2.8 KiB

Raw Blame History

Sikkerhetsvurdering 6×5 — Demosystem

System: Demosystem (Acme AS) Rammeverk: NSM Grunnprinsipper + Microsoft Cloud Security + EU AI Act Art. 15

Score per dimensjon

Dimensjon	Score	Vurdering
Identitet og tilgang	4	Entra ID med MFA, conditional access; mangler PIM på enkelte serviceprinciper
Datasikkerhet og personvern	3	Customer-managed keys, pseudonymisering pilotert; full Customer Lockbox ikke aktivert
Modell- og prompt-sikkerhet	3	Content filters aktivert; jailbreak-deteksjon via Azure AI Content Safety; ingen red-team-runde gjort
Nettverk og perimeter	5	Private Endpoint mot alle Azure AI-tjenester; ingen offentlig eksponering
Logging og hendelseshåndtering	4	OpenTelemetry → Sentinel; SOC integrert; mangler automatisk avviksdeteksjon for AI-output
Operasjonell og leverandørsikkerhet	3	Hovedleverandører verifisert; mangler third-party penetrasjons-test siste 12 mnd

Risikomatrise (6×5)

Risiko	Sannsynlighet	Konsekvens	Score
Lekkasje av treningsdata	2	5	10
Prompt injection i forklaringsmodell	3	3	9
Modell-tyveri (model extraction)	2	3	6
Adversarielt eksempel forgifter output	2	4	8
Cloud-leverandør-utilgjengelighet	2	4	8
Insider-trussel (unauthorized inference)	2	5	10

Funn

ID	Severity	Lokasjon	Anbefaling
S-01	high	Identity	Aktivér PIM på alle serviceprinciper innen 2026-06-01
S-02	medium	Data	Aktivér Customer Lockbox for operasjonelle data
S-03	high	Model	Gjennomfør formell red-team-runde med Azure AI Red Team-veiledning
S-04	low	Network	Periodisk verifikasjon av Private Endpoint-konfigurasjon
S-05	medium	Logging	Implementer ML-basert avviksdeteksjon på AI-output-rate
S-06	medium	Vendor	Bestilt third-party penetrasjons-test for Q3 2026

Top-risikoer

ID	Risiko	Score	Severity
R-01	Lekkasje av treningsdata	10	high
R-02	Insider-trussel (unauthorized inference)	10	high
R-03	Prompt injection i forklaringsmodell	9	high
R-04	Adversarielt eksempel forgifter output	8	medium
R-05	Cloud-leverandør-utilgjengelighet	8	medium

Kategori-snitt

Kategori	Snitt
Identitet og tilgang	4
Datasikkerhet og personvern	3
Modell- og prompt-sikkerhet	3
Nettverk og perimeter	5
Logging og hendelseshåndtering	4
Operasjonell og leverandørsikkerhet	3

Restrisiko: 5×4 → 2×3

Aggregat

Totalscore: 22/30 (73%) — modent men ikke best-i-klassen. Modell- og prompt-sikkerhet er svakeste dimensjon.

2.8 KiB Raw Blame History Unescape Escape