Cisco a publié en open source Project Quarry, un outil permettant d'écrire des règles de détection qui analysent les actions d'agents IA connectés afin de repérer des schémas suspects, selon SecurityWeek. Le projet répond à un problème concret pour les organisations qui déploient des agents : une suite de requêtes autorisées prises isolément peut révéler une attaque que des contrôles portant sur chaque requête laisseraient passer.
Cisco décrit Quarry comme un langage de règles « neurosymbolique », qui combine des évaluations issues de l'apprentissage automatique et des vérifications explicites portant sur des conditions, des séquences, des correspondances de chaînes de caractères et des relations entre outils. Le périmètre annoncé couvre les conversations avec de grands modèles de langage à tour unique comme à plusieurs tours, l'activité des agents, l'usage d'outils, les échanges via le Model Context Protocol (MCP) et les entrées multimodales.
Cette distinction prend de l'importance lorsqu'un agent découpe une opération plus vaste en tâches d'apparence routinière. SecurityWeek cite une campagne de 2025 impliquant Claude Code et visant une trentaine d'organisations, dans laquelle des requêtes présentées comme des tests de sécurité autorisés formaient une séquence destinée à voler des données. Cet exemple illustre le problème de détection, mais le rapport n'établit pas que Quarry ait détecté cette campagne.
Les règles Quarry peuvent s'appuyer sur des classifieurs et sur des juges fondés sur des LLM pour les évaluations qui dépendent du sens, tout en appliquant des contrôles exacts à d'autres parties de l'activité. Cisco présente le projet comme une couche de politiques partagée, utilisable notamment pour les garde-fous en temps réel, l'analyse de l'activité enregistrée et la réponse aux incidents. Il est conçu pour compléter les détecteurs et les contrôles d'application existants.
Le projet est également lié au Integrated AI Security & Safety Framework de Cisco. Selon la description de l'entreprise, ce cadre définit des catégories de risques, tandis que Quarry fournit une couche de politiques et d'évaluation pour détecter ces risques dans l'activité des agents. Ces catégories peuvent aussi guider la création de règles supplémentaires.
Pour les praticiens, la version comprend un langage de règles, un environnement d'évaluation doté de limites de sécurité et de ressources configurables, un scanner en ligne de commande pour les traces individuelles et les jeux de données, ainsi qu'un SDK Python pour l'intégration dans les applications. Elle inclut également des exemples, des métadonnées de règles, de la documentation et une procédure permettant de vérifier les règles sur des jeux de données malveillants comme bénins.
Cisco indique qu'un plugin Quarry permet à Claude Code, Codex et d'autres agents compatibles MCP de composer, compiler et affiner des règles à partir de descriptions en langage courant des risques d'une organisation, puis de les tester sur de véritables conversations. Selon l'intention affichée par l'entreprise, les règles testées par l'intermédiaire d'un agent de codage doivent se comporter de la même manière à l'exécution.
Cisco souhaite faire de Quarry un format commun pour partager les détections d'attaques visant les agents IA, en le comparant à Snort, YARA et Sigma. Sa promesse concrète est d'aider les défenseurs à reconnaître les séquences dangereuses pendant qu'elles se déroulent, tout en conservant les éléments de preuve à l'origine d'une alerte. Le compte rendu fourni décrit cet objectif et les composants disponibles, mais ne fournit aucune mesure de précision de détection ni aucune validation indépendante de leur efficacité.
