Before Agents Act: Assurance-Aware Semantic Scheduling for Evidence Acquisition in Distributed Systems
该论文研究的是"工具型智能体(tool-using agent)在执行对基础设施有实际后果的变更前,如何可靠地采集准入(admission)所需的证据"这一问题。背景在于:智能体一旦被授权就可能直接改动生产基础设施,而准入判断往往需要多个来
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该论文研究的是「置信度门控(confidence-gated)边缘-云协同推理」这一常见部署范式中的可用性安全问题。其基本机制是:边缘侧模型先对输入做本地预测,若校准后的置信度高于阈值,就直接在边缘返回结果;若低于阈值,则将请求升级(off
该论文聚焦于特权语言模型(LLM)智能体在执行新任务时,可能通过抢占(preemption)方式挤掉正在运行且健康的既有任务(incumbent)的问题。作者指出,这类故障的根源在于:系统把“执行权限(execution privilege
该论文关注网络边缘场景下自适应安全机制的一个根本性风险:随着自动化规划器(规则式控制器、学习型策略、LLM 辅助智能体)越来越多地把观测结果直接转化为执行动作,一旦规划器能够影响实时策略状态,仅靠语法层面的合法性校验已不足以保障安全。一个由
本文针对自主代理基础设施面临的关键控制平面授权问题,提出了一种名为主权保证边界(Sovereign Assurance Boundary, SAB)的证书绑定运行时准入层。随着AI代理和自主系统能够产生非确定性推理并提议对生产资源进行高风险