論文の概要: FORTIS: Benchmarking Over-Privilege in Agent Skills

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2605.09163v2
• Date: Wed, 13 May 2026 06:09:23 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-05-14 17:13:58.833138
• Title: FORTIS: Benchmarking Over-Privilege in Agent Skills
• Title（参考訳）: FORTIS:エージェントスキルにおける過剰な生産性のベンチマーク
• Authors: Shawn Li, Chenxiao Yu, Han Wang, Wei Yang, Ryan Rossi, Franck Dernoncourt, Xiyang Hu, Philip Yu, Chaowei Xiao, Huan Zhang, Yue Zhao,
• Abstract要約: 2段階にわたるエージェントスキルの過剰な特権を評価するベンチマークを提案する。 過剰に特権化された行動は例外ではなく規範であることがわかった。 その結果、エージェント動作を含むスキル層は、それ自体が現在のシステムにおける特権エスカレーションの主要な源であることを示唆している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 68.34663362794069
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Large language model agents increasingly operate through an intermediate skill layer that mediates between user intent and concrete task execution. This layer is widely treated as an organizational abstraction, but we argue it is also a privilege boundary that current models routinely exceed. We present \textbf{FORTIS}, a benchmark that evaluates over-privilege in agent skills across two stages: whether a model selects the minimally sufficient skill from a large overlapping library, and whether it executes that skill without expanding into broader tools or actions than the skill permits. Across ten frontier models and three domains, we find that over-privileged behavior is the norm rather than the exception. Models consistently reach for higher-privilege skills and tools than the task requires, failing at both stages at rates that remain high even for the strongest available models. Failure is especially severe under the ordinary conditions of real user interaction: incomplete specification, convenience framing, and proximity to skill boundaries. None of these requires adversarial construction. The results indicate that the skill layer, far from containing agent behavior, is itself a primary source of privilege escalation in current systems.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデルエージェントは、ユーザ意図と具体的なタスク実行の間を仲介する中間スキルレイヤを介して、ますます運用されるようになる。 このレイヤは組織的な抽象化として広く扱われていますが、現在のモデルが日常的に上回る特権境界でもある、と私たちは考えています。 本稿では,モデルが大規模に重複するライブラリから最小限のスキルを選択するか,そのスキルを実行するかという2段階にわたるエージェントスキルの過小評価を行うベンチマークであるtextbf{FORTIS}について述べる。 10のフロンティアモデルと3つの領域にわたって、過剰に特権化された振る舞いは例外ではなく規範である。 モデルは、タスクよりも高い特権スキルとツールに一貫して到達し、最強のモデルであっても高いレートで、両方の段階で失敗する。 不完全な仕様、便利なフレーミング、スキルバウンダリの近接といった、実際のユーザインタラクションの一般的な条件下では、特に障害は深刻です。 いずれも敵陣建設は必要としない。 その結果、エージェント動作を含むスキル層は、それ自体が現在のシステムにおける特権エスカレーションの主要な源であることを示唆している。

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