로컬 AI 코딩 에이전트(local AI coding agents)가 수행하는 텔레메트리(telemetry), 환경 스캐닝(environmental scanning), 그리고 숨겨진 큐 핑거프린팅(hidden cue fingerprinting)으로 인해 발생하는 최근의 개인정보 보호 우려를 고려하여, 커널 레벨 동작 감사 도구(kernel-level behavior auditing tool)인 SentryCode를 오픈 소스로 공개했습니다.

이 도구는 파일/네트워크/큐 활동을 기록하고, 오탐 없는(zero-false-positive) 데이터 유출 탐지를 위해 허니팟 토큰(honeypot tokens)을 사용하며, 스테가노그래피로 암호화된 은닉 채널(steganographically encrypted covert channels)을 탐지하고, 변조 방지 감사 로그(tamper-proof audit logs)를 제공하며, 정책 강제(policy enforcement)를 지원합니다. 모든 기능은 외부 연결 없이 로컬에서 실행됩니다.

데모 프로그램은 사전 컴파일된 바이너리(pre-compiled binaries)를 사용하여 직접 실행할 수 있습니다.
GitHub: https://github.com/byte271/sentrycode
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