Llmesh — independently scanned and version-tracked by SaferSkills.
SaferSkills independently audited Llmesh (Agent Skill) and scored it 65/100 (yellow). The audit ran 55 deterministic rules across Security, Supply Chain, Maintenance, Transparency, and Community; it found 4 high-severity and 0 lower-severity findings. The full rule-by-rule trace and per-finding evidence are below. Free, methodology-open.
Findings & checks · 4 flagged
The text {match} is the classic direct prompt-injection phrasing. Placed in a skill body that the agent reads as trusted instructions, it tries to make the agent abandon its prior rules and follow whatever comes next — a full system-prompt override.
ignore/disregard/forget … previous instructions sentence.The text {match} is the classic direct prompt-injection phrasing. Placed in a skill body that the agent reads as trusted instructions, it tries to make the agent abandon its prior rules and follow whatever comes next — a full system-prompt override.
ignore/disregard/forget … previous instructions sentence.The text {match} is the classic direct prompt-injection phrasing. Placed in a skill body that the agent reads as trusted instructions, it tries to make the agent abandon its prior rules and follow whatever comes next — a full system-prompt override.
ignore/disregard/forget … previous instructions sentence.Every scanned point with the score it earned and what moved between them.
First recorded scan — no prior version to compare against.
The primary manifest — the file an agent reads to learn what this artifact does.
かみ砕いた説明(中学生レベル): llmesh は、いろんな会社の賢いおしゃべりAI(LLM、人間のように文章を作るプログラム)を、自分のパソコンや会社の中だけで安全に使うための「受付係」です。工場のセンサーやカメラの情報も同じ窓口でまとめて受け取り、外に勝手に漏らさないよう見張りながら、AIに渡したり結果を記録したりします。だから個人情報や会社の秘密を外のインターネットに出さずに、AIの便利さだけを使えます。
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→ 用語集: docs/GLOSSARY.md
Part of the FullSense ™ family — llmesh (本リポ・secure LLM hub) ・llive(self-evolving memory) ・llove(TUI dashboard) の 3 製品を束ねる FullSense ブランドの中で、MCP 経由のセキュアな LLM ハブを担当します。FullSense Spec v1.1 はlliveリポジトリのdocs/fullsense_spec_eternal.md参照。
Secure LLM Mesh over MCP — v3.1.0
Family / 同系プロジェクト: バックエンド (本リポ) / TUI ダッシュボード → [llove](https://github.com/furuse-kazufumi/llove) / 一括インストール → pip install llmesh-suite (準備中)。>
不混同 (Disambiguation): プロトコル横断・産業 IoT・プライバシーパイプライン 主体の本プロジェクトは、GPU を持ち寄り 1 つの LLM を分散推論 するmesh-llmとは別物です。 本プロジェクトは「I/O・プロトコル・産業現場」側、mesh-llmは「推論並列化」側。
産業 IoT、重要インフラ、先端 AI/量子、RTOS マイコンまでを統一フレームワークで カバーする Python 統合プラットフォーム。 ローカル LLM(Ollama / llama.cpp)とクラウド LLM(OpenAI / Azure / Anthropic / OpenRouter / Groq / Together / Mistral / DeepSeek)を同一 ABC で 透過運用。117 章 / 500+ 要件項目、Rust 拡張で性能 6×、2300+ テスト全 PASS。 全体 OWASP 静的監査クリーン(shell=True / pickle / eval / SQL 注入 / 弱暗号 ゼロ、全 HTTP クライアントにレスポンスサイズ上限)、 v3.0.0 から SemVer 正式適用(docs/API_STABILITY.md の公開シンボル一覧が契約)。
flowchart LR
subgraph Field["Field / 現場"]
M[Modbus / OPC-UA / MQTT / Serial / EtherCAT / BACnet]
H[HTTP / HTTPS / WebSocket / gRPC]
E[Email / SSH / FTP / SNMP / NTP]
R[ROS 1 / ROS 2]
V[Camera / Mic / VLM]
end
subgraph Core["llmesh core (multi-protocol gateway)"]
PA[Protocol Adapters]
PF[PromptFirewall<br/>L0/L1/L1.5/L2/L3/L4]
AU[AuditTrail<br/>HMAC chain]
RA[RAG<br/>numpy/sqlite/LSH]
SP[SPC / MT-method<br/>Hotelling T² / CUSUM]
end
subgraph LLM["LLM backends (ABC)"]
O[Ollama / llama.cpp]
C[OpenAI / Anthropic / Azure /<br/>OpenRouter / Groq / Together / Mistral / DeepSeek]
end
subgraph UI["UI / dashboard (separate package)"]
L[💗 llove TUI<br/>llmesh dashboard]
HX[HTML export]
end
M & H & E & R & V --> PA --> PF --> RA & SP
PF --> O & C
PF --> AU
SP & AU & RA -. stream .-> L
L --> HX責務境界: llmesh は I/O・プロトコル・分析・LLM 経路 に専念。可視化と 対局・学習デモは姉妹リポ [llove](https://github.com/furuse-kazufumi/llove) に分離し、組み込み Linux / RTOS ターゲットでもpip install llmesh-mcpだけで 動くよう依存最小を維持しています。llmesh dashboard1 発で TUI を呼べます。
# PyPI からのインストール(配布名は llmesh-mcp、import 名は llmesh)
pip install llmesh-mcp
# 産業用フル機能
pip install "llmesh-mcp[industrial,vision,presidio,rag]"
# 可視化込み一括(メタパッケージ、準備中)
pip install llmesh-suite
# ローカル開発
git clone [email protected]:furuse-kazufumi/llmesh.git
cd llmesh
pip install -e ".[dev,industrial]"
pytest# import パスは llmesh のまま
from llmesh import PromptFirewall, SensorEvent
from llmesh.rag import Retriever, MockEmbedder, NumpyVectorStore
from llmesh.llm import openai_backend, OllamaBackend主要 optional extras:
pip install -e ".[industrial]" # MTEngine / SPC / Modbus / OPC-UA / MQTT
pip install -e ".[vision]" # ImageFirewall / VLM 経路
pip install -e ".[presidio]" # Layer 1.5 PII 検出(v2.13.0+)
pip install -e ".[rag]" # RAG(ベクトル検索)(v2.13.0+)
pip install -e ".[email,udp,ssh,ftp,mgmt,can,bacnet]"llmesh dashboard (powered by llove)llmesh のデータは姉妹リポ [llove](https://github.com/furuse-kazufumi/llove) の TUI から 1 画面で見えます。pip install llmesh-llove && llmesh dashboard で起動。スクリーンショット原寸は llove リポにあります。
| 画面 | ターゲット |
|---|---|
| 産業 IoT / SCADA | |
| PromptFirewall / プライバシーパイプライン | |
| RAG 検索 | |
| HMAC チェーン Audit | |
| LLM バックエンド切替 | |
| Reliability Protocol | |
| 画像 + 音声 + LLM |
llove は単なるダッシュボードに留まらず、shogi (Ed25519 署名つき per-move log) / chess / タイピングなどの 対局・学習デモも同じ抽象で起動 できます。詳細は llove README を参照。
| Module | Description |
|---|---|
llmesh.classifier | DataLevel (L0–L4) + ClassifiedPayload |
llmesh.privacy.firewall | 4-layer Prompt Firewall(L0 注入検出 / L1 シークレット / L1.5 Presidio PII / L2 構造) |
llmesh.privacy.summarizer | PrivacySummarizer(L3 要約パイプライン) |
llmesh.privacy.image_firewall | ImageFirewall(L4 画像 BLOCK / L3 サマリ) |
llmesh.privacy.presidio_detector | NEW v2.13 Microsoft Presidio 統合(PII 検出、optional) |
llmesh.identity | Ed25519 Node ID + did:llmesh:1: + Capability Manifest + X25519 ECDH |
llmesh.rendezvous | 署名付きノード発見サービス(plaintext / AES-256-GCM) |
llmesh.mcp | MCP tool schemas + OutputValidator |
llmesh.audit | tamper-evident HMAC chain audit log |
llmesh.fairness | フリーライダー防止(ServiceReceipt / ContributionLedger / FairnessPolicy) |
| Module | Description |
|---|---|
llmesh.rag.embedder | Embedder ABC + MockEmbedder(決定論ハッシュ)+ OllamaEmbedder(urllib のみ) |
llmesh.rag.store | VectorStore ABC + Document / RetrievedDocument |
llmesh.rag.numpy_store | 純 numpy in-memory ストア(cosine 類似度、.npz アトミック永続化) |
llmesh.rag.sqlite_store | NEW v2.14 純 sqlite3 永続ストア(WAL、UPSERT、≤10⁶ 件で実用) |
llmesh.rag.lsh_store | NEW v2.15 LSH ANN ベクトルストア(≥10⁶ 件、recall@10 ≥ 0.92) |
llmesh.rag.retriever | Embedder + VectorStore + Firewall を結合した Retriever |
| Module | Description |
|---|---|
llmesh.protocol.{http,tcp,udp,ssh,sftp,smtp,imap,pop3,ftp,snmp,telnet,ros2,ros1}_adapter | プロトコルアダプタ群 |
llmesh.protocol.adapter | ProtocolAdapter ABC + TransportError |
llmesh.protocol.registry | AdapterRegistry(名前生成・カスタム登録・entry-points) |
llmesh.protocol.message | UnifiedMessage + MessageType(STREAM_ACK / RETRANSMIT 含む) |
llmesh.protocol.assembler | MessageAssembler(順序組立 + タイムアウト + ウォッチドッグ) |
llmesh.protocol.chunk_sender | ChunkSender(送信バッファ + 再送 + ACK + TTL expire) |
llmesh.protocol.watchdog | WatchdogTimer |
llmesh.security.clock | NTPクロック同期チェック |
llmesh.discovery.dns_sd | DNS-SD v2 mDNS アナウンサー |
| Module | Description |
|---|---|
llmesh.industrial.sensor_event | SensorEvent 統一モデル |
llmesh.industrial.{modbus,serial,opcua,mqtt,ethercat,can,bacnet,websocket}_adapter | 産業プロトコル |
llmesh.industrial.mt_engine | Mahalanobis-Taguchi 法(オフライン訓練 + リアルタイム推論) |
llmesh.industrial.mt_online | NEW v2.13 OnlineMTEngine(バッチ Mahalanobis、einsum、メモリ上限制御) |
llmesh.industrial.spc_engine | XbarRChart / CUSUMChart(Shewhart / 累積和管理図) |
llmesh.industrial.hotelling_t2 | NEW v2.13 HotellingT2Chart(多変量管理図、Tikhonov 正則化) |
llmesh.industrial.event_density_map | NEW v2.13 EventDensityMap(DVS イベント → グリッド特徴) |
llmesh.industrial.multimodal_spc | NEW v2.13 UnifiedSPC(センサー × VLM テキスト 2 系統 SPC) |
llmesh.industrial.explainer | NEW v2.13 LLMExplainer(SCADA 異常 → Markdown/JSON レポート) |
llmesh.industrial.explained_cusum | NEW v2.14 ExplainedCUSUM(自己説明 CUSUM、CUSUMChart + LLMExplainer 統合) |
llmesh.industrial.video_cusum | NEW v2.14 VideoCUSUM(動画 + センサー時刻同期 CUSUM、ペア化バッファ) |
llmesh.industrial.vlm_feature_extractor | NEW v2.14 VLMFeatureExtractor(画像 → ImageFirewall → caption → 数値ベクトル) |
llmesh.industrial.dnp3_adapter | NEW v2.14 DNP3Adapter(v3-N7 / K-1.1、SCADA outstation client、pydnp3 optional) |
llmesh.industrial.goose_adapter | NEW v2.14 GOOSEAdapter(IEC 61850 GOOSE subscriber、リプレイ防御付き) |
llmesh.industrial.sensor_3d | AOI / 深度 / DVS(mcp-3d SDK 互換) |
llmesh.industrial.c_abi | RTOS C ABI / EdgeProfile(Volume L) |
llmesh.industrial.metrics / tracing / tenant | OpenTelemetry / マルチテナント |
ストリーミング通信の信頼性を MessageAssembler と ChunkSender の 組み合わせで保証する。
[正常完了] 受信: pop_completed() → STREAM_ACK 送信
送信: handle_ack() → 送信バッファ破棄
[欠落検出] 受信: check_timeouts() → RETRANSMIT 送信(1 回のみ)
送信: handle_retransmit() → 欠落チャンクのみ再送
[切断検出] 受信: check_watchdog() → True で切断シグナル
送信: expire_old() → TTL 超過バッファ自動破棄prompt → PromptFirewall (L0/L1/L1.5/L2) → PrivacySummarizer →
LLM Backend (Ollama / LlamaCpp) → OutputValidator → caller| Layer | 役割 | 出力 |
|---|---|---|
| L0 | プロンプト注入 / jailbreak / Unicode 制御文字 | BLOCK |
| L1 | シークレット(API キー、JWT、PEM、AWS、GitHub、Anthropic、OpenAI) | BLOCK |
| L1.5 | Presidio PII(CC / SSN / IBAN / 医療免許 / 個人名 / Email / 電話 …) | BLOCK or SUMMARIZE |
| L2 | 絶対パス / 内部 import / オーバーサイズ payload | SUMMARIZE or BLOCK |
shell=True, pickle, yaml.load(unsafe), eval, exec を一切使わない| 操作 | Pure Python | Rust | 倍率 |
|---|---|---|---|
| PointCloud encode (1M) | 4.0M pts/s | 24.1M pts/s | 6.0× |
| PointCloud decode (1M) | 3.7M pts/s | 5.9M pts/s | 1.6× |
| DVS encode (1M) | 3.4M evt/s | 5.5M evt/s | 1.6× |
| Pipeline + CUSUM | 190K events/s | – | – |
python -m llmesh.cli.doctor # 環境健全性チェック
python -m llmesh.cli.status # ランタイム状態
python -m llmesh.cli.sbom # CycloneDX SBOM 自動生成docs/ROADMAP.md — リリース計画 / バージョン履歴docs/REQUIREMENTS.md — 117 章 / 500+ 要件、Volume A〜Ndocs/CHANGELOG.md — 詳細変更履歴docs/ARCHITECTURE.md — アーキテクチャdocs/SPECIFICATION.md — API 仕様docs/SECURITY.md — STRIDE 脅威モデル + セキュリティ不変条件docs/API_STABILITY.md — Public/Internal API 境界 + SemVer ポリシー(v2.15+)docs/PERFORMANCE.md — モジュール別計算量 + メモリ + 推奨パラメータ(v2.15+)docs/SETUP.md / docs/SETUP_GUIDE.md — セットアップdocs/USAGE.md — 使用例(v2.13/2.14 強化機能セクション含む)docs/INDUSTRIAL_GUIDE.md — 産業 IoT 利用ガイド(Phase A〜v3 含む)docs/PEERING.md / docs/PLATFORMS.md — ピアリング / プラットフォームdocs/DEPLOYMENT.md — Docker / systemd / k8s / シークレット管理docs/OBSERVABILITY.md — Prometheus / OTel / AuditTrace / SLOdocs/TROUBLESHOOTING.md — エラー対処集 + FAQdocs/MIGRATION.md — バージョン間移行ガイドCONTRIBUTING.md — 貢献ガイド(コミット規約 / PR チェックリスト)docs/DEVELOPMENT.md — 開発環境 / 内部構造 / 新規モジュール追加手順docs/TESTING.md — テスト戦略 / Hypothesis / カバレッジ目標docs/GLOSSARY.md — 用語集(LLM / セキュリティ / 産業)docs/SETUP.md / docs/SETUP_GUIDE.md — セットアップdocs/USAGE.md — 使用例docs/PEERING.md / docs/PLATFORMS.md — ピアリング / プラットフォームdocs/papers/ — RAD(21 分野コーパス)+ 論文素材家族プロダクト横断の install snippet / 推奨モデル / ベンチ運用ルール / Spec の 真実ソース は FullSense portal 配下の hub ページ:
~30 seconds. Free. No account. Every finding cites a rule and a line of evidence.