論文の概要: AgenTEE: Confidential LLM Agent Execution on Edge Devices
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2604.18231v1
- Date: Mon, 20 Apr 2026 13:13:31 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-04-21 21:52:52.889868
- Title: AgenTEE: Confidential LLM Agent Execution on Edge Devices
- Title（参考訳）: AgenTEE: エッジデバイス上での機密LDMエージェントの実行
- Abstract要約: AgenTEEは、エッジデバイスに機密エージェントパイプラインをデプロイするシステムである。
センシティブな資産とランタイム状態の強いシステムレベルの分離を強制する。
このようなマルチcVMシステムは実用的であり,実行時のオーバーヘッドが5.15%未満で,ほぼネイティブに近い性能を実現している。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.9434226170553535
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Large Language Model (LLM) agents provide powerful automation capabilities, but they also create a substantially broader attack surface than traditional applications due to their tight integration with non-deterministic models and third-party services. While current deployments primarily rely on cloud-hosted services, emerging designs increasingly execute agents directly on edge devices to reduce latency and enhance user privacy. However, securely hosting such complex agent pipelines on edge devices remains challenging. These deployments must protect proprietary assets (e.g., system prompts and model weights) and sensitive runtime state on heterogeneous platforms that are vulnerable to software attacks and potentially controlled by malicious users. To address these challenges, we present AgenTEE, a system for deploying confidential agent pipelines on edge devices. AgenTEE places the agent runtime, inference engine, and third-party applications into independently attested confidential virtual machines (cVMs) and mediates their interaction through explicit, verifiable communication channels. Built on Arm Confidential Compute Architecture (CCA), a recent extension to Arm platforms, AgenTEE enforces strong system-level isolation of sensitive assets and runtime state. Our evaluation shows that such multi-cVMs system is practical, achieving near-native performance with less than 5.15% runtime overhead compared to commodity OS multi-process deployments.
- Abstract（参考訳）: 大きな言語モデル(LLM)エージェントは強力な自動化機能を提供するが、非決定論的モデルやサードパーティサービスとの密接な統合により、従来のアプリケーションよりもはるかに広範な攻撃面を生成する。
現在のデプロイメントは主にクラウドでホストされるサービスに依存しているが、新たなデザインでは、レイテンシの低減とユーザのプライバシの向上のために、エッジデバイス上でエージェントを直接実行するようになってきている。
しかし、エッジデバイスにそのような複雑なエージェントパイプラインを安全にホストすることは依然として難しい。
これらのデプロイメントは、ソフトウェアアタックに脆弱で悪意のあるユーザによってコントロールされる可能性のある、プロプライエタリなアセット(例えば、システムプロンプトとモデルウェイト)と、不均一なプラットフォーム上でのセンシティブなランタイム状態を保護する必要があります。
これらの課題に対処するために、エッジデバイスに機密エージェントパイプラインをデプロイするシステムであるAgenTEEを紹介する。
AgenTEEはエージェントランタイム、推論エンジン、サードパーティのアプリケーションを独立に証明された秘密仮想マシン(cVM)に配置し、明示的で検証可能な通信チャネルを通じてそれらのインタラクションを仲介する。
Arm Confidential Compute Architecture (CCA)は、最近のArmプラットフォームの拡張である。
このようなマルチcVMシステムは,コモディティOSのマルチプロセスデプロイメントと比較して5.15%以下のランタイムオーバーヘッドで,ほぼネイティブに近い性能を実現している。
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