論文の概要: Agentic AI Security: Threats, Defenses, Evaluation, and Open Challenges

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.23883v1
• Date: Mon, 27 Oct 2025 21:48:11 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-29 15:35:36.589193
• Title: Agentic AI Security: Threats, Defenses, Evaluation, and Open Challenges
• Title（参考訳）: エージェントAIセキュリティ - 脅威、防御、評価、オープンな課題
• Authors: Shrestha Datta, Shahriar Kabir Nahin, Anshuman Chhabra, Prasant Mohapatra,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)を利用したエージェントAIシステムは、自動化のための強力で柔軟なプラットフォームとして出現している。 ウェブ、ソフトウェア、物理的な環境にまたがってタスクを自律的に実行する能力は、新しい、そして増幅されたセキュリティリスクを生み出します。 この調査はエージェントAI特有の脅威の分類を概説し、最近のベンチマークと評価手法をレビューし、防衛戦略について議論する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.546961299604554
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Agentic AI systems powered by large language models (LLMs) and endowed with planning, tool use, memory, and autonomy, are emerging as powerful, flexible platforms for automation. Their ability to autonomously execute tasks across web, software, and physical environments creates new and amplified security risks, distinct from both traditional AI safety and conventional software security. This survey outlines a taxonomy of threats specific to agentic AI, reviews recent benchmarks and evaluation methodologies, and discusses defense strategies from both technical and governance perspectives. We synthesize current research and highlight open challenges, aiming to support the development of secure-by-design agent systems.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)を駆使したエージェントAIシステムは、計画、ツール使用、メモリ、自律性を備えた、自動化のための強力で柔軟なプラットフォームとして出現している。 ウェブ、ソフトウェア、物理的な環境にまたがってタスクを自律的に実行する能力は、従来のAIの安全性と従来のソフトウェアセキュリティとは異なる、新しく増幅されたセキュリティリスクを生み出す。 この調査はエージェントAIに特有の脅威の分類を概説し、最近のベンチマークと評価手法をレビューし、技術とガバナンスの両方の観点から防衛戦略について議論する。 我々は、現在研究を合成し、オープンな課題を強調し、セキュア・バイ・デザインエージェントシステムの開発を支援することを目的とする。

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