arXiv cs.CR· Jie Ying, Xutao Zhang, Ningyuan Chen, Mengce Zheng, Jun Li, Zhongjie Zhu, Tiantian Zhu·· 5 小时前精选AI 评分78
AgentTriage 提出跨异构运行时可复现的安全诊断契约及实证结果
AgentTriage: Replayable Security Diagnosis Across Heterogeneous Agent Runtimes
AI 导读
该论文提出 AgentTriage,一种针对工具使用型智能体(tool-use agents)的可执行安全诊断契约,旨在解决智能体执行代码、写入文件或发送数据后缺乏安全事件解释,且不同运行时环境暴露证据接口不兼容的问题。该方法通过运行时覆盖层(runtime overlays)标准化原生观测数据,利用确定性流水线构建类型化溯源图,并强制要求结论必须引用规范运行时事件,在关键证据缺失时禁止做出断言。
在五个不同运行时的159个适用执行案例中,单一契约实现了0.858的接地联合诊断准确率、0.966的必要证据覆盖率以及0.036的无支持声明率。相较于最强同架构基线,联合诊断准确率提升了0.175(95%置信区间[0.092, 0.258])。作者开源了实现代码及部分清洗后的证据数据,强调在给定归一化轨迹、覆盖层版本和预运行策略预言机的情况下,诊断结果可被重新计算和验证,无需依赖大模型的判断。
事实层面,该研究量化了可复现诊断的精度边界及需要保持克制(abstention)的观察范围。推断层面,这表明未来 Agent 安全审计可能从依赖模型生成的“解释”转向基于确定性证据链的“契约验证”。猜测层面,若该契约能广泛适配更多异构环境,或将成为企业级 Agent 部署前安全合规的标准化工具,但具体落地效果需观察其在复杂动态场景中的泛化能力。
推荐理由
提供可复现的安全诊断契约与证据覆盖率指标,校正对 Agent 安全审计依赖模型主观判断的认知。
来源:arXiv cs.CR · arxiv.org