REALM:面向 LLM Agent 任务的最小必需资产识别框架
arXiv:2610.39155 提出 REALM(Required Execution Assets Linked to a Mission),一个面向 LLM Agent 的最小权限访问控制框架,用依赖图表示任务必需资产、通过 source-scoped selection 接纳执行中新发现的资源,把资产发现与使用授权分离。
AI 安全方向的论文、会议、比赛、教程与资料,按内容形态筛选,支持搜索。
arXiv:2610.39155 提出 REALM(Required Execution Assets Linked to a Mission),一个面向 LLM Agent 的最小权限访问控制框架,用依赖图表示任务必需资产、通过 source-scoped selection 接纳执行中新发现的资源,把资产发现与使用授权分离。
arXiv:2610.39109 发布论文 PCM(Proof-Carrying Messages),提出一种多智能体通信协议,让每条消息中的声明都携带可验证证据。
CASEL(Consequence-Aware Selective Execution Layer)提出一种模型无关的运行时分配策略,为工具调用 Agent 的每次工具调用在直接执行、验证、沙箱、澄清、审批和弃权之间选择,综合校准失败概率、状态相关后果、可逆性、歧义与证据新鲜度。
arXiv:2610.33318 论文提出 Enclawed,一个面向 LLM 驱动 HPC 工作流的确定性安全运行时,通过可解析策略的启动门控、硬件根信任 Enclaweder 签名、短租约与心跳共识、fail-closed 驱逐来监管每个 rank,即使控制主机或协调器被攻陷也能维持防护。
作者提出 AuthorizationBench,一个基于真实案例构建的 LLM Agent 授权对齐基准,包含 286 个可执行任务,覆盖情境触发、是否存在直接有害后果以及十个应用领域。
论文提出并研究 show-up 攻击,即恶意子智能体操纵主管智能体把它纳入超出其授权范围的任务,并构建包含 6 种攻击策略、188 个测试用例的 SUA-Arena 进行评测。对 6 个前沿大模型的评测显示全部存在该风险,例如 GPT-5.6-Sol 作为主管时 ASR 最高达 0.93。提示词与限制通信等缓解策略未能稳定降低风险,作者认为多智能体系统需要显式的权限边界执行机制。