NovaC.O.D.E-Python-Research-V2

NovaC.O.D.E.forAI V2: от архитектуры к исследовательскому прототипу на Python

25 октября 2026 года была опубликована первая версия NovaC.O.D.E.forAI (Command Outfit & Dresscode Etiquette), предлагающая новый подход к авторизации команд и контролю исполнительных действий ИИ.

Теперь опубликована V2: исследовательская реализация на Python со 100 успешно пройденными локальными тестовыми сценариями.

Nova V1: основная идея

Главный принцип: информация, полученная ИИ, не должна автоматически становиться разрешением на выполнение команд.

Архитектура разделяет обычное взаимодействие («Пижама») и защищённые действия («Дресс-код»).

Два независимых компонента обеспечивают контроль:

Guide (Гид) подготавливает задачи, организует подтверждения и управляет шагами исполнения.Bridge (Мост) независимо проверяет фактические запросы, параметры и ограничения перед выполнением защищённых действий.

Всё, что выходит за пределы предоставленных полномочий, запрещено по умолчанию.

Nova V2: реализация и испытания

Исследовательский прототип на Python проверяет механизмы авторизации, управления попытками, продления времени и защиты целостности содержимого.

Особое внимание уделено двум испытаниям, предложенным участником OpenAI Developer Forum vitayao.

Тест 1. Подмена адресата или документа

Пользователь разрешил отправить документ X адресату A. Моделируется попытка заменить адресата на B или добавить неразрешённый документ Y.

Результат: Bridge отклоняет запрос до исполнения. Никакой отправки и расходования разрешённых попыток.

Тест 2. Подмена содержимого X → X′

После одобрения документа X содержимое файла по прежнему пути заменяется на X′.

Первоначальный прототип обнаружил слабое место. После внедрения механизма snapshot повторное испытание подтвердило: исполнитель получает одобренное содержимое X, а не подменённое X′.

Фрагменты реальных Python-тестов

Ниже приведены функции из опубликованного tests/test_snapshot_integration.py.

Тест 1А: подмена адресата

def test_destination_b_is_denied_before_dispatch(self): with self.assertRaises(AuthorizationDenied): self.permit(parameters={"destination": "B", "file_path": "P"}) self.assertEqual(self.bridge.attempt_count(self.task.task_id, "upload"), 0) self.assertEqual(self.executor.sent, []) self.assertTrue(any(e.get("event") == "REQUEST_REJECTED" for e in self.bridge.events()))

Тест 1Б: добавление документа

# TEST 1B — Unapproved document Y def test_extra_unapproved_document_y_is_denied_before_dispatch(self): with self.assertRaises(AuthorizationDenied): self.permit(parameters={"destination": "A", "file_path": "P", "extra_documents": [Y.hex()]}) self.assertEqual(self.bridge.attempt_count(self.task.task_id, "upload"), 0) self.assertEqual(self.executor.sent, []) # TEST 2 — Same-path file replacement (TOCTOU) def test_same_path_replacement_after_bridge_check_still_sends_x(self): permit = self.permit() with tempfile.TemporaryDirectory() as td: path = Path(td) / "P" path.write_bytes(X) observed_path = [] def replace_after_dispatch(_permit): path.write_bytes(X_PRIME) observed_path.append(path.read_bytes()) result = self.executor.execute(permit, before_snapshot_read=replace_after_dispatch) self.assertEqual(observed_path, [X_PRIME]) self.assertEqual(path.read_bytes(), X_PRIME) self.assertEqual(result["payload_digest"], hashlib.sha256(X).hexdigest()) self.assertEqual(self.executor.sent_snapshots[-1], X) self.assertNotEqual(self.executor.sent_snapshots[-1], X_PRIME)

Функции используют общую тестовую инфраструктуру и не запускаются самостоятельно.

Ограничения исследования

Все 100 тестов проводились локально, без подключения к действующим ИИ-моделям.

Результаты подтверждают работу отдельных механизмов в исследовательской среде, но не гарантируют безопасность реальной ИИ-системы.

Интеграционные испытания и проверки в условиях промышленной эксплуатации пока не проводились. Для них необходим доступ к внутренним механизмам целевой системы.

Благодарю vitayao за предложенные сценарии, которые помогли выявить и устранить слабое место в первоначальной реализации.

Авторские права и лицензия

Исходный код опубликован для ознакомления и ограниченного некоммерческого исследования.

Другие способы использования регулируются NovaC.O.D.E.forAI Research Evaluation License. Публичная доступность кода не означает разрешения на его свободное распространение, интеграцию или коммерческое использование.

Публикация результатов независимых испытаний также требует предварительного письменного разрешения правообладателя, за исключением случаев, предусмотренных законом.

Оригинальная архитектура V1 сохраняет отдельные условия авторского права.

Официальные публикации

V1 — Оригинальная архитектура

https://doi.org/10.5281/zenodo.23645181

V2 — Архитектура, Python-код, документация и результаты испытаний

https://doi.org/10.5281/zenodo.23841706

Полный исследовательский архив доступен в публикации V2 на Zenodo.