論文の概要: AgentTrust: Runtime Safety Evaluation and Interception for AI Agent Tool Use

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2605.04785v1
• Date: Wed, 06 May 2026 11:38:16 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-05-07 18:41:07.795254
• Title: AgentTrust: Runtime Safety Evaluation and Interception for AI Agent Tool Use
• Title（参考訳）: AgentTrust: AIエージェントツールのランタイム安全性評価とインターセプション
• Abstract要約: AgentTrustは実行前にエージェントツールコールをインターセプトし、構造化されたバリデーションを返す。 6つのリスクカテゴリにまたがる300-scenarioベンチマークと、630が独立して構築された現実世界の敵シナリオです。 パッチされたルールセットで評価された630秒のベンチマークでは、AgentTrustは96.7%の精度を達成している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.9991161518367875
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Modern AI agents execute real-world side effects through tool calls such as file operations, shell commands, HTTP requests, and database queries. A single unsafe action, including accidental deletion, credential exposure, or data exfiltration, can cause irreversible harm. Existing defenses are incomplete: post-hoc benchmarks measure behavior after execution, static guardrails miss obfuscation and multi-step context, and infrastructure sandboxes constrain where code runs without understanding what an action means. We present AgentTrust, a runtime safety layer that intercepts agent tool calls before execution and returns a structured verdict: allow, warn, block, or review. AgentTrust combines a shell deobfuscation normalizer, SafeFix suggestions for safer alternatives, RiskChain detection for multi-step attack chains, and a cache-aware LLM-as-Judge for ambiguous inputs. We release a 300-scenario benchmark across six risk categories and an additional 630 independently constructed real-world adversarial scenarios. On the internal benchmark, the production-only ruleset achieves 95.0% verdict accuracy and 73.7% risk-level accuracy at low-millisecond end-to-end latency. On the 630-scenario benchmark, evaluated under a patched ruleset and not claimed as zero-shot, AgentTrust achieves 96.7% verdict accuracy, including about 93% on shell-obfuscated payloads. AgentTrust is released under the AGPL-3.0 license and provides a Model Context Protocol server for MCP-compatible agents.
• Abstract（参考訳）: 現代のAIエージェントは、ファイル操作、シェルコマンド、HTTPリクエスト、データベースクエリなどのツールコールを通じて、現実世界のサイドエフェクトを実行する。 偶発的削除、クレデンシャル露出、データ流出を含む単一の安全でない行為は、不可逆的な損害を引き起こす可能性がある。 ポストホックベンチマークは実行後の振る舞いを測定し、静的ガードレールは難読化とマルチステップコンテキストを見逃し、インフラストラクチャサンドボックスは、アクションの意味を理解しずにコードが実行される。 AgentTrustは実行前にエージェントツールコールをインターセプトし、構造化されたバリデーションを返すランタイムセーフティレイヤです。 AgentTrustは、シェルの難読化正規化器、安全な代替手段のためのSafeFix提案、マルチステップアタックチェーンのリスクチェーン検出、曖昧な入力のためのキャッシュ対応LLM-as-Judgeを組み合わせている。 6つのリスクカテゴリにまたがる300-scenarioベンチマークと、630が独立して構築された現実世界の敵シナリオです。 内部ベンチマークでは、プロダクションのみのルールセットが95.0%の検証精度と73.7%のリスクレベル精度を低ミリ秒のエンドツーエンドレイテンシで達成している。 630-scenarioベンチマークでは、パッチされたルールセットで評価され、ゼロショットとして主張されていないが、AgentTrustは96.7%の精度で評価されている。 AgentTrustはAGPL-3.0ライセンスでリリースされ、MPP互換エージェントのためのModel Context Protocolサーバを提供する。

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