Il 28 ottobre 2026 Cisco ha annunciato Project Quarry, un linguaggio e motore open source che analizza le tracce degli agenti IA per individuare comportamenti potenzialmente rischiosi. Le regole possono collegare azioni che, prese singolarmente, sembrano normali, come leggere un file sensibile e inviare in seguito una richiesta all’esterno. Quarry restituisce un risultato corredato dalle prove della corrispondenza; spetta al prodotto che lo integra decidere come intervenire.
Come Quarry legge le tracce degli agenti
Una traccia raccoglie gli eventi di una sessione, per esempio conversazioni, chiamate agli strumenti e risposte ricevute. Le regole di Quarry possono valutarne l’ordine e il contesto oppure concentrarsi su un singolo evento. Questo consente di cercare schemi che emergono solo mettendo in relazione passaggi diversi, come la lettura di un file riservato seguita, entro un intervallo definito, da una richiesta esterna.
Le verifiche simboliche controllano condizioni precise, come una stringa, un comando, un campo strutturato o l’ordine delle chiamate. A queste regole si possono affiancare classificatori e valutazioni di modelli linguistici; per le immagini, l’OCR e i modelli di visione possono fornire ulteriori segnali. Quarry supporta conversazioni a turno singolo o multiplo, uso di strumenti, interazioni MCP, basate sul Model Context Protocol, e input multimodali.
Quando una regola corrisponde, Cisco dice che il risultato conserva i passaggi e i campi coinvolti, oltre a un breve estratto. I formati più comuni dei segreti vengono mascherati. Avere la sequenza delle azioni aiuta a capire perché è scattata una regola, invece di ricevere soltanto un avviso privo di contesto.
Il rilevamento non decide da solo la risposta
Quarry può essere usato durante l’esecuzione di un agente, per analizzare in seguito tracce salvate o per esaminare vecchie sessioni durante la risposta a un incidente. Il motore produce un risultato; il prodotto che lo integra può associarlo a un avviso, un blocco, una redazione, una quarantena o una registrazione. Perciò un risultato di Quarry non implica, da solo, che l’azione dell’agente venga fermata.
Cisco presenta Quarry come un livello che affianca i controlli di autorizzazione per le singole azioni e la supervisione umana, senza sostituirli. L’analisi di una sessione può evidenziare una sequenza sospetta; i permessi stabiliscono invece quali operazioni l’agente può compiere.
Cisco ha dichiarato che Quarry è già in produzione in Cisco AI Defense e che l’integrazione con DefenseClaw era pianificata. L’azienda ha anche discusso possibili punti di rilevamento nella cronologia dell’incidente OpenAI–Hugging Face, precisando di non aver eseguito Quarry sui dati dell’incidente: si tratta di ipotesi retrospettive, non di risultati ottenuti dal motore.
Requisiti e maturità del progetto
Il repository ufficiale di Project Quarry indica Python dalla versione 3.11 alla 3.13 e una licenza Apache 2.0. Il progetto è in fase alpha e la sintassi del suo linguaggio di regole, la DSL, potrebbe cambiare prima della versione 1.0.0.
Il repository include un’interfaccia a riga di comando, API Python ed esempi per analizzare tracce in formato JSON compatibile con OpenAI, oltre a directory di tracce e insiemi di dati. L’avvio rapido seleziona 14 regole locali che funzionano senza credenziali per modelli. Quattro esempi di regole semantiche usano invece semplici controlli basati su parole chiave, indicati come strumenti per esempi e test, non come decisioni da usare in produzione.
La CLI distingue tre esiti: codice 0 per una scansione completata senza corrispondenze, 1 per una scansione completata con almeno una corrispondenza e 2 per una scansione non valida o incompleta. L’avviso alpha resta rilevante per chi scrive regole proprie, perché una modifica della DSL prima della versione 1.0.0 potrebbe richiederne l’aggiornamento.
