É uma boa ideia passar algum tempo entendendo o esquema da política MXC. É aqui que você aprende o que o MXC pode e o que não pode fazer. É importante entender que o MXC não pode fornecer mais isolamento do que o obtido em um ambiente virtual bloqueado e que não pode alternar pontos de extremidade de virtualização em tempo real. A documentação do esquema mostra os princípios usados pela equipe de desenvolvimento do MXC. Por exemplo, indicam que as políticas são uma expressão de intenção, que os mecanismos de aplicação são implementados nas ferramentas e que a posição padrão em qualquer política é “recusar”. Assim, os usuários precisam apenas definir as políticas que desejam para ter uma abordagem mais permissiva, já que não ter definição de política é, por padrão, uma opção de exclusão.
Além disso, as ferramentas são projetadas para serem multiplataforma. Você só precisa definir políticas uma vez, e as versões do MXC para Windows, macOS e Linux as implementarão em uma sandbox de destino. A forma como eles são aplicados será diferente entre as plataformas e sandboxes, mas o que quer que o MXC faça, ele é orientado pela intenção do usuário. Colocar os requisitos do usuário em primeiro lugar é fundamental, pois o objetivo do MXC é fornecer uma maneira para os usuários confiarem nos agentes e saberem que os agentes não ficarão descontrolados e destruirão dados.
Usando MXC para entender o comportamento do agente
Se você estiver usando o MXC para desenvolver agentes e quiser ajustar as regras que ele usa, poderá executar o MXC nos modos de auditoria e aprendizagem. Isto permite operações que de outra forma seriam bloqueadas; em vez de negar as operações, ele as registra junto com outras operações, permitindo ajustar suas políticas ao comportamento real do agente. Obviamente, é uma boa ideia executar os modos de auditoria e aprendizagem em uma máquina virtual ou em uma instalação de teste inicial, para garantir que seus sistemas de desenvolvimento não sejam afetados por um agente não controlado.
