Poster: Towards ProofWeave: A Privacy-Minimised, Integrity-Anchored Evidence Plane for Continuous Agentic Assurance
该论文针对自主智能体(Agentic AI)系统的可审计性提出新概念 ProofWeave。背景是:现代智能体通过工具调用、记忆、任务委派和外部服务持续行动,其行为边界跨越多个组件与信任域。现有的可观测性与数据溯源(provenance)机
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自主 AI agent 配合工具使用带来了显著安全风险,既包括非预期的工具误用,也包括通过间接提示注入(IPI)实现的对抗性操纵。实践中,OpenAI Codex、Claude Code 等已部署的 agent 系统采用"粗粒度权限规则 +
这篇论文研究的是数据空间(dataspace)与 LLM 智能体交汇处的一个治理盲区。作者指出,数据空间连接器(connector)的决策点只决定「是否允许一次传输发生」,而不管被传输的值里到底装了什么。对基于合同的传统应用来说这尚可接受,
随着生成式 AI(GenAI)应用的快速普及,用户不仅能用自然语言与大型语言模型对话,还能构建可代表自己执行多种任务的智能体(agent)。然而该领域的能力迭代速度极快,安全与保障机制的建设明显滞后,已经导致真实的安全事件发生。作者指出,“
该论文针对 LLM 智能体在长周期、工具调用型工作流中的授权失控问题提出运行时治理框架 ActGov。研究背景是:智能体通过外部工具执行多步任务时,工具返回的不可信内容(如网页、文档、第三方 API 输出)会作为上下文回流进模型,进而影响后
该论文关注高自主性 AI 代理在提出具有外部后果的动作(如资金转账、基础设施变更、软件部署、信息披露、物理执行器操作)时,从"候选动作"到"真正获得执行权限"这最后一跳缺乏统一语义契约的问题。作者指出,现有的授权引擎、策略语言、运行时监控、
本文提出 AEGIS,一个针对 Model Context Protocol(MCP)的跨域资源滥用防护策略执行组件。MCP 是一种开源的 JSON-RPC 协议,用于标准化大语言模型(LLM)与外部系统之间通过工具(tools)进行的交互
该论文系统化整理了2023-2026年间关于AI编码代理执行安全性的39篇论文,将其分为17个类别,并直接验证了每个类别与原始来源的一致性。研究背景是AI编码代理可以读取仓库、调用工具和执行shell命令,但缺乏足够的人类监督,因此其执行层