Bounded payloads. Verifiable research.
Auditable benign endpoint telemetry scenarios
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[Threat model](docs/THREAT_MODEL.md)
Bounded payloads. Verifiable research.
Auditable endpoint telemetry scenarios with receipts and rollback.
用 JSON 描述研究行为，平台先检查动作白名单、路径边界和资源上限，再执行并生成逐动作回执。rollback 根据回执清理实验文件。
Manifest → Policy validation → Bounded execution → Receipt → Rollback
python -m pip install -e .
payload-lab plan examples/telemetry-demo.json
payload-lab run examples/telemetry-demo.json --receipt receipt.json
payload-lab rollback receipt.json
payload-lab build examples/telemetry-demo.json --output generated-payload.py示例只包含临时标记、无害子进程、文件哈希、50ms 计算与延迟。生成文件的 SHA-256 会写入输出，便于实验复现。
- 可审计载荷：行为在 Manifest 中完整列出，生成脚本不隐藏动作。
- 遥测验证：可观察文件、进程、计算和时间行为是否被采集。
- 安全约束：拒绝未知动作、目录逃逸、长时间计算；无网络、持久化、凭据访问与规避模块。
- 回滚回执：实验产生的文件记录在回执中，按工作区边界清理。
下一步计划加入跨平台遥测适配器、Sigma 规则回放、实验签名、容器隔离和检测覆盖矩阵。欢迎提交新的无害、可回滚、可观测场景。
作者：LLR6 · MIT License
plan 和 run 生成的 receipt 现在包含：
{
"schema": "lr-payload-receipt/v2",
"manifest_sha256": "..."
}这个 SHA-256 来自排序后的 canonical JSON Manifest，因此键顺序变化不会改变实验指纹。
用途不是“证明实验绝对可信”，而是回答一个更基础的问题：
这份 receipt 到底对应哪一份行为声明？
build 也会同时输出生成文件 SHA-256 与 Manifest SHA-256，方便把“输入实验定义”和“生成产物”放在同一条复现链里。
这让实验记录从：
我运行过这个场景
变成：
Manifest digest
↓
bounded execution
↓
receipt
↓
generated artifact digest
在真正执行 plan/run 之前，可以先静态查看 Manifest：
payload-lab inspect examples/telemetry-demo.json输出会明确给出：
- Manifest SHA-256；
- action 数量与类型；
- 会访问的相对工作区路径；
- 声明的最大 sleep / CPU burst 时间；
- 当前允许动作集合；
network=false；arbitrary_command_execution=false；workspace_escape=false。
这份 inspection 现在也由 CI 自动生成并作为 artifact 保存。
Architecture · Security · Contributing · Changelog · Release checklist · Receipt schema · Inspection schema
These files document the project's architecture, safety boundaries, reproducibility assumptions and release process.
Part of LR Lab · Security × AI × Android × Automation
Build things that are useful, inspectable, and reproducible.