論文の概要: Measuring the Permission Gate: A Stress-Test Evaluation of Claude Code's Auto Mode
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2604.04978v1
- Date: Sat, 04 Apr 2026 17:56:30 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-04-08 17:42:09.37606
- Title: Measuring the Permission Gate: A Stress-Test Evaluation of Claude Code's Auto Mode
- Title（参考訳）: パーミッションゲートの測定:クロードコードのオートモードの応力-テスト評価
- Authors: Zimo Ji, Zongjie Li, Wenyuan Jiang, Yudong Gao, Shuai Wang,
- Abstract要約: Claude Codeの自動モードは、AIコーディングエージェントに最初にデプロイされたパーミッションシステムである。
Anthropicは、生産トラフィックに対して0.4%の偽陽性率と17%の偽陰性率を報告している。
本研究では, 個々の行動レベルでの状態変化行動253件を, オラクル・グラウンドの真理に対して評価した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.116800340266066
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: Claude Code's auto mode is the first deployed permission system for AI coding agents, using a two-stage transcript classifier to gate dangerous tool calls. Anthropic reports a 0.4% false positive rate and 17% false negative rate on production traffic. We present the first independent evaluation of this system on deliberately ambiguous authorization scenarios, i.e., tasks where the user's intent is clear but the target scope, blast radius, or risk level is underspecified. Using AmPermBench, a 128-prompt benchmark spanning four DevOps task families and three controlled ambiguity axes, we evaluate 253 state-changing actions at the individual action level against oracle ground truth. Our findings characterize auto mode's scope-escalation coverage under this stress-test workload. The end-to-end false negative rate is 81.0% (95% CI: 73.8%-87.4%), substantially higher than the 17% reported on production traffic, reflecting a fundamentally different workload rather than a contradiction. Notably, 36.8% of all state-changing actions fall outside the classifier's scope via Tier 2 (in-project file edits), contributing to the elevated end-to-end FNR. Even restricting to the 160 actions the classifier actually evaluates (Tier 3), the FNR remains 70.3%, while the FPR rises to 31.9%. The Tier 2 coverage gap is most pronounced on artifact cleanup (92.9% FNR), where agents naturally fall back to editing state files when the expected CLI is unavailable. These results highlight a coverage boundary worth examining: auto mode assumes dangerous actions transit the shell, but agents routinely achieve equivalent effects through file edits that the classifier does not evaluate.
- Abstract（参考訳）: Claude Codeの自動モードは、危険なツールコールをゲートするために2段階のスクリプティング分類器を使用して、AIコーディングエージェントに最初にデプロイされたパーミッションシステムである。
Anthropicは、生産トラフィックに対して0.4%の偽陽性率と17%の偽陰性率を報告している。
本研究では,ユーザの意図が明確だが対象範囲,爆発半径,リスクレベルが不明確であるタスクについて,意図的不明瞭な承認シナリオに対して,本システムの最初の独立性評価を行う。
4つのDevOpsタスクファミリと3つのコントロールされたあいまいさ軸にまたがる128プロンプトベンチマークであるAmPermBenchを使用して、私たちは、オラクルの真実に対する個々のアクションレベルで253の状態変化アクションを評価します。
このストレステスト負荷下でのオートモードのスコープエスカレーションカバレッジを特徴付ける。
エンド・ツー・エンドの偽陰率は81.0%(95% CI: 73.8%-87.4%)であり、生産トラフィックで報告された17%よりもかなり高く、矛盾ではなく基本的に異なるワークロードを反映している。
特に、状態変化のアクションの36.8%はTier 2(プロジェクト内ファイル編集)を介して分類器のスコープ外にあり、FNRの上昇に寄与している。
分類器が実際に評価する160のアクションにさえ制限されている(Tier 3)が、FNRは70.3%、FPRは31.9%まで上昇している。
Tier 2のカバレッジギャップはアーティファクトのクリーンアップ(92.9% FNR)で最も顕著であり、CLIが利用できない場合はエージェントが自然に状態ファイルの編集にフォールバックする。
オートモードは、シェルを通過する危険なアクションを前提としますが、エージェントは、分類器が評価しないファイル編集によって、通常同じ効果を達成します。
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