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Início//Auditor de Contenção de Fornecedor de IA: transforme promessas de sandbox e egress em evidência auditável
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Auditor de Contenção de Fornecedor de IA — um pacote de 5 arquivos que leva um LLM a produzir um laudo de contenção e monitoramento sobre qualquer fornecedor de agentes de IA, antes de você conceder a ele acesso a sistemas reais.
O problema: você quer adotar um agente de IA que vai tocar a sua produção, mas o fornecedor só oferece afirmações — "runtime fortemente isolado", "monitorado", "alinhamento é prioridade". Quando algo escapa, a explicação vem em forma de narrativa ("o modelo agiu de forma não intencional"), nunca de causa-raiz técnica. A verdade desconfortável dos incidentes recentes é que a maioria não foi "o agente ficando rebelde": foi contenção mal configurada e monitoramento que não percebeu por dias. Este pacote faz um LLM tratar cada afirmação do fornecedor como hipótese a verificar, não como fato.
Para quem: CISOs, arquitetos de segurança, tech leads e donos de risco que precisam decidir, com evidência, se e com qual nível de acesso um agente de terceiro entra na empresa.
Você fornece: um dossiê de avaliação do fornecedor — o que o agente é, quais sistemas/dados/credenciais estão ao alcance, o nível de acesso pretendido, as afirmações de contenção e monitoramento e as evidências disponíveis.
Você recebe: um Laudo de Contenção de Fornecedor em 7 seções fixas: enquadramento da avaliação; matriz de evidências com 12+ requisitos nas 5 camadas (rede, execução, identidade, dados, monitoramento) com veredito CONFIRMADO / PARCIAL / NÃO COMPROVADO / AUSENTE; achados com gravidade e cenário de exploração; veredito de adoção por risco (APROVAR / APROVAR COM CONDIÇÕES / REPROVAR) com o acesso máximo liberado hoje (L0–L4); pedido de evidência em perguntas fechadas; riscos residuais do comprador; e lacunas explícitas.
Arquivos do pacote:
01-prompt-principal.md — o prompt reusável: persona de auditor de segurança, objetivo, schema exato de saída em 7 seções e o passo a passo de raciocínio (do inventário de alcance ao pior caso plausível).buyer / evidence
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02-regras-e-restricoes.md — guardrails numerados: nunca marcar CONFIRMADO sem evidência, nunca aceitar causa-raiz narrativa, nunca inventar CVE/versão/data, casos de borda (dossiê vazio, fornecedor que se recusa a ser auditado, dossiê contraditório) e formato de erro.03-contexto-e-exemplos.md — glossário (contenção, egress, fronteira de execução, níveis L0–L4), a referência de 17 requisitos por camada e dois exemplos completos de input → output: um dossiê normal e um caso difícil em que a narrativa contradiz a operação.04-harness-de-verificacao.md — checklist de autoverificação de 20 itens + critérios objetivos de aceite (C1–C14) + teste de contraste que reprova a resposta, para o comprador validar as saídas.05-template-de-variacao.md — três adaptações: parecer de uma página para comitê executivo, anexo de cláusulas contratuais com SLO de contenção, e a lente "modelo de fronteira de terceiro" (SaaS que embrulha um LLM).Como usar: cole 01 + 02 + 03 no mesmo contexto do modelo e, em seguida, o dossiê do fornecedor. O modelo devolve o Laudo de Contenção no schema de 7 seções. Use 05 para virar o laudo em parecer executivo ou em cláusula de contrato.
Como validar: rode o pacote nas duas entradas de teste do arquivo 03 e aplique a tabela do arquivo 04 às saídas. A entrada normal deve produzir a matriz com 12+ requisitos e um veredito condicional com acesso rebaixado; a entrada difícil deve exigir causa-raiz técnica, marcar a contradição como bloqueante e reprovar o acesso amplo.
Toda saída de IA deve ser revisada por quem decide: o laudo organiza a evidência, expõe lacunas e propõe o veredito — mas a concessão de acesso é uma decisão humana.