lupingqaq/inkblade は、Kubernetes と GPU を使う LLM 学習・推論クラスタを対象とするエージェント型の侵入テストフレームワークである。Python リポジトリで、最新のリリースは probe-v0.1.1 だ。提供された情報には、このリリースで変更された項目が個別には示されていない。そのためバージョンは最新リリースとして確認できる範囲でのみ言及できる。
このツールは、クラスタ内に静的 Rust プローブを配置し、宣言的テンプレートで複数のインフラ層を点検する構成になっている。README は、承認された環境でスコープとタイミング、承認記録を確認し、証拠を集めて再実行可能なルールバンドルを作ると説明している。FACTS には検出層 10 個、テンプレート 286 個、モジュール 306 個が示されている。項目には、信頼されたリモートコード実行、プレフィックスキャッシュ分離、アテステーション・チェーンなど、機械学習インフラに特化した検査が含まれる。結果はバイリンガルレポートと再現可能なルールパックとして出力される点が特徴である。
ただし、README は侵入テストと防御回避の検証を扱っており、明示的な許可を得た資産にのみ使用すべきである。ライセンス表記は NOASSERTION なので、利用条件はこの情報だけでは確認できない。スターは 2 個、モメンタムスコアは 1.7/10 である。この根拠だけでは広く採用されたツールとは言いにくく、承認済みの学習・推論クラスタのセキュリティ点検に焦点を当てたプロジェクトと捉えるのが妥当である。