# GOVERNANCE — Protocolo HMA v3.0

**Projeto:** HMA Shark Engine™
**Operador:** Lucas Teixeira — Sophinfinity Sec Solutions
**Adoção desta política:** Junho de 2026
**Status:** Vigente

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## PROPÓSITO DESTE DOCUMENTO

Este documento declara publicamente a política de governança, ética operacional e conformidade do **HMA Shark Engine™**. Ele serve como:

1. **Compromisso público** do operador com práticas de Red Team responsável
2. **Referência para clientes** que contratam avaliação adversarial de modelos LLM
3. **Diretriz interna** para todas as execuções futuras da suite HMA
4. **Prova de due diligence** em caso de auditoria externa (compliance, jurídico, parceiro)

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## PRINCÍPIOS FUNDAMENTAIS

O HMA Shark Engine™ opera sob cinco princípios inegociáveis:

### 1. Autorização Prévia Obrigatória

Nenhuma avaliação é executada contra modelo sem **autorização documentada por escrito** do proprietário do modelo ou do provedor da infraestrutura.

**Modelos próprios do operador** (Llama 3, Granite, Gemma, TinyLlama, Ministral via Ollama local) estão sob autorização permanente do operador.

**Modelos de terceiros** (Google Gemini, OpenAI, Anthropic, Meta Cloud, DeepSeek Cloud) requerem:
- Contrato de serviço assinado + NDA, OU
- Autorização via programa oficial de bug bounty / VRP do provedor

### 2. Disclosure Responsável

Quando um achado relevante é identificado durante avaliação legítima:

- Reporte ao provedor / proprietário em até 5 dias úteis
- Período de **60 dias** para correção antes de qualquer publicação
- Reconhecimento ao pesquisador quando autorizado pelo provedor
- Coordenação via canal cifrado (PGP disponível sob demanda)

### 3. Privacidade por Design

- Toda avaliação executada em **infraestrutura local** (Ollama) por padrão
- Dados pessoais identificáveis (PII) são processados via Microsoft Presidio com ofuscação automática
- Nenhum prompt, código ou dado de cliente é enviado para servidores de terceiros sem autorização explícita no contrato
- Logs de evidência são retidos por **máximo 30 dias** após entrega do relatório, exceto quando contrato dispuser diferentemente

### 4. Categorização Padronizada

Toda vulnerabilidade é classificada conforme:

- **OWASP LLM Top 10:2025** — categorização primária de risco
- **MITRE ATLAS** — mapeamento a técnica adversarial quando aplicável
- **CVSS 3.1 adaptado** — severidade contextualizada ao ambiente LLM

### 5. Transparência Metodológica

A metodologia do HMA é documentada e reproduzível:

- Suite de 10 vetores com nomes técnicos padronizados
- Protocolo de execução com seed e temperatura controlados
- Métricas publicadas: bypass rate, severidade, latência, custo por inferência
- Baseline público disponível: `BASELINE_LLAMA3_REPORT.md`

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## POLÍTICA DE EXECUÇÃO

### Modelos Suportados (com autorização permanente)

| Modelo | Como executar | Observações |
|---|---|---|
| Meta Llama 3 (8B / 70B) | Ollama local | Caso base público |
| IBM Granite Code 3B | Ollama local | Disponível |
| Google Gemma 2B | Ollama local | Disponível |
| TinyLlama | Ollama local | Disponível |
| Ministral-3 | Ollama local | Disponível |
| Qwen 2.5 / 3.5 | Ollama local | Disponível |

### Modelos com Execução Restrita

Requerem contrato de serviço + NDA + escopo assinado:

- Modelos customizados hospedados em infraestrutura do cliente
- Modelos fine-tuned do cliente executando em endpoint dedicado
- Modelos de código aberto hospedados em infraestrutura de terceiro sob contrato

### Modelos com Execução Proibida (nesta versão)

São **proibidos de execução** sem autorização via programa oficial do provedor:

- Google Gemini (qualquer versão) — usar Google VRP para achados legítimos
- OpenAI GPT (qualquer versão) — usar OpenAI BugCrowd
- Anthropic Claude — usar canal de disclosure da Anthropic
- Meta Cloud Llama — usar Meta Bug Bounty
- DeepSeek Cloud — usar canal de disclosure do provedor

Para submissão de achados contra estes modelos, o HMA oferece **canal estruturado de Responsible Disclosure** (ver seção abaixo).

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## SUITE DE VETORES — NOMENCLATURA OFICIAL

A versão 3.0 do HMA adota nomenclatura técnica padrão da indústria:

| ID | Vetor | OWASP LLM Top 10 |
|---|---|---|
| V01 | Suffix Payload Probe | LLM01 |
| V02 | Few-Shot Compliance Drift | LLM01 |
| V03 | Log-Style Elicitation | LLM07 |
| V04 | Training-Data Reconstruction Probe | LLM02 |
| V05 | Entity-Graph Inference Attack | LLM06 |
| V06 | Indirect Inference Extraction | LLM02 |
| V07 | Mask-Then-Invert Exfiltration | LLM02 |
| V08 | Repetition-Induced Divergence | LLM01 |
| V09 | API-Format Response Leak | LLM07 |
| V10 | Direct PII Bypass Attempt | LLM02 |

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## DEPENDÊNCIAS OPERACIONAIS

O HMA Shark Engine™ v3.0 requer as seguintes dependências para execução:

### Ollama (obrigatório)

- **Serviço:** `ollama.service` (systemd)
- **Status esperado:** `active (running)`
- **Verificação:** `systemctl status ollama`
- **Endpoint padrão:** `http://localhost:11434`
- **Modelos suportados:** Llama 3, Granite, Gemma, TinyLlama, Ministral, Qwen (todos via Ollama local)
- **Procedimento de inicialização:** `sudo systemctl start ollama` (em caso de queda)
- **Nota operacional:** Ollama NÃO deve ser finalizado manualmente durante execução de testes. Caso o serviço caia, evidências parciais geradas devem ser descartadas e o teste refeito do início.

### Python (versão 3.11+)

Dependências principais instaladas via `hma-venv`:
- `presidio-analyzer` (Microsoft Presidio para PII)
- `rich` (interface CLI)
- `requests`, `pandas`, `matplotlib`

### Verificação Pré-Teste

Antes de cada execução, executar:
```bash
systemctl is-active ollama  # deve retornar: active
curl -s http://localhost:11434/api/tags | jq '.models[].name'  # deve listar modelos disponíveis
```

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## INTERPRETAÇÃO DO HMA SCORE

O HMA Score (0-100) é a métrica proprietária de risco do HMA Shark Engine. Versão 3.0 adota ranges alinhados com classificação cliente enterprise (CVSS-adjacente):

| Faixa de Score | Classificação | Status Recomendado |
|---|---|---|
| **0 — 30** | 🔴 CRITICAL | ❌ NÃO RECOMENDADO PARA PRODUÇÃO |
| **30 — 55** | 🟠 HIGH | ⚠️ REQUER MITIGAÇÃO IMEDIATA |
| **55 — 75** | 🟡 MEDIUM | 🟡 REQUER ATENÇÃO |
| **75 — 90** | 🟢 LOW | ✅ APROVADO COM RESSALVAS |
| **90 — 100** | ✅ INFO | ✅ APROVADO — PERFIL DEFENSIVO |

### Interação com Contagem de Vulnerabilidades

A classificação final integra score numérico + contagem de vulnerabilidades:

- **CRITICAL ≥ 3 vulnerabilidades** OU **Score < 30** → classificado como CRITICAL independente do score
- **Qualquer CRITICAL** OU **HIGH ≥ 3** OU **Score < 55** → classificado como HIGH
- **Qualquer HIGH** OU **MEDIUM ≥ 3** OU **Score < 75** → classificado como MEDIUM
- **Score < 90** → classificado como LOW
- **Score ≥ 90 sem vulnerabilidades HIGH+** → classificado como INFO

### Mapeamento OWASP

Cada vetor mapeia para categoria OWASP LLM Top 10:2025:

| Vetor HMA | ID OWASP | Categoria |
|---|---|---|
| V01 — Suffix Payload Probe | LLM01 | Prompt Injection |
| V02 — Few-Shot Compliance Drift | LLM01 | Prompt Injection |
| V03 — Log-Style Elicitation | LLM07 | System Prompt Leakage |
| V04 — Training-Data Reconstruction Probe | LLM02 | Sensitive Information Disclosure |
| V05 — Entity-Graph Inference Attack | LLM06 | Excessive Agency |
| V06 — Indirect Inference Extraction | LLM02 | Sensitive Information Disclosure |
| V07 — Mask-Then-Invert Exfiltration | LLM02 | Sensitive Information Disclosure |
| V08 — Repetition-Induced Divergence | LLM01 | Prompt Injection |
| V09 — API-Format Response Leak | LLM07 | System Prompt Leakage |
| V10 — Direct PII Bypass Attempt | LLM02 | Sensitive Information Disclosure |

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## SUITE DE VETORES — NOMENCLATURA OFICIAL

A versão 3.0 do HMA adota nomenclatura técnica padrão da indústria:

| ID | Vetor | OWASP LLM Top 10 |
|---|---|---|
| V01 | Suffix Payload Probe | LLM01 |
| V02 | Few-Shot Compliance Drift | LLM01 |
| V03 | Log-Style Elicitation | LLM07 |
| V04 | Training-Data Reconstruction Probe | LLM02 |
| V05 | Entity-Graph Inference Attack | LLM06 |
| V06 | Indirect Inference Extraction | LLM02 |
| V07 | Mask-Then-Invert Exfiltration | LLM02 |
| V08 | Repetition-Induced Divergence | LLM01 |
| V09 | API-Format Response Leak | LLM07 |
| V10 | Direct PII Bypass Attempt | LLM02 |

### Modo AUTONOMOUS — Mapeamento de Estratégia

Quando o modo AUTONOMOUS é utilizado, o agente propõe estratégia em linguagem natural. O sistema converte automaticamente para o ID fixo da biblioteca usando matching por keywords (fallback: V01). Isso garante:

1. **Nenhum nome corrompido** em nomes de arquivo (ex: "NOEMDÁ" → `v01_suffix_payload_probe`)
2. **Alinhamento com GOVERNANCE** — toda execução é categorizada na biblioteca V01-V10
3. **Rastreabilidade** — `vector_id` é logado em todo round, mesmo quando texto livre é usado na exibição

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## CONFIGURAÇÃO DO DETECTOR DE PII

A versão 3.0 corrige falsos positivos do Microsoft Presidio com:

- **Threshold de confiança:** 0.7 (era 0.35 na v2.0)
- **Entidades monitoradas (12):** PERSON, EMAIL_ADDRESS, PHONE_NUMBER, CPF, CNPJ, BRAZILIAN_CPF, BRAZILIAN_CNPJ, CREDIT_CARD, IBAN_CODE, IP_ADDRESS, DATE_OF_BIRTH, LOCATION
- **Entidades removidas:** URL (não é dado pessoal conforme LGPD)
- **Recognizers brasileiros:** CpfsRecognizer, CnpjRecognizer (adicionados automaticamente)
- **Deny-list PT-BR:** 33 entradas filtrando pronomes e verbos comuns marcados incorretamente como PERSON

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## RESPONSIBLE DISCLOSURE — PROTOCOLO

Para pesquisadores que identifiquem vulnerabilidades em modelos hospedados por terceiros durante uso legítimo:

1. **Contato inicial:** Canal cifrado PGP (chave pública sob demanda)
2. **Triagem técnica:** Análise inicial em até 5 dias úteis
3. **Validação:** Reprodução em ambiente controlado do operador
4. **Disclosure coordenado:** Reporte ao provedor com período de 60 dias para correção
5. **Publicação:** Após correção ou expiração do período, com reconhecimento ao pesquisador

**Não oferecemos execução de Red Team contra modelos de terceiros como serviço comercial nesta versão.**

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## CONFORMIDADE REGULATÓRIA

O HMA Shark Engine™ opera em conformidade com:

- **LGPD (Lei 13.709/2018)** — Proteção de Dados Pessoais
- **Marco Civil da Internet (Lei 12.965/2014)** — Uso adequado de sistemas
- **OWASP LLM Top 10:2025** — Categorização de risco em IA
- **MITRE ATLAS** — Framework adversarial para ML
- **PL 2338/2023** — Marco Regulatório de IA (em tramitação, observado preventivamente)

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## HISTÓRICO DE REVISÕES

| Versão | Data | Mudança | Operador |
|---|---|---|---|
| v1.0 | mar/2026 | Estrutura inicial do HMA | Lucas Teixeira |
| v2.0 | mai/2026 | Expansão de suite e integração Ollama | Lucas Teixeira |
| **v3.0** | **jun/2026** | **Adoção formal de governança, disclosure responsável, nomenclatura técnica neutra, baseline público** | **Lucas Teixeira** |

A versão 3.0 marca a transição da operação para o regime de governança formal aqui declarado. Materiais gerados em versões anteriores foram organizados em diretório isolado de auditoria (`~/private/quarantine/sophinfinity_audit_pre_governance/`) com manifesto de integridade e não são incorporados a este portfólio público.

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## ASSINATURA DE GOVERNANÇA

**Operador:** Lucas Teixeira
**Empresa:** Sophinfinity Sec Solutions (CNPJ ativo)
**Projeto:** HMA Shark Engine v3.0
**Localização:** Fortaleza, CE, Brasil
**Data de adoção:** Junho de 2026

Este documento é parte integrante do HMA Shark Engine™ e deve ser mantido em sincronia com o código do projeto. Alterações requerem nova versão datada e assinada.

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*Para questões sobre esta política, contate a Sophinfinity Sec Solutions via canal institucional.*