論文の概要: Auditing Provenance Sensitivity in LLM Agent Action Selection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2607.20827v1
• Date: Thu, 23 Jul 2026 01:28:18 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-07-24 18:26:25.257563
• Title: Auditing Provenance Sensitivity in LLM Agent Action Selection
• Title（参考訳）: LLMエージェント動作選択における前向き感性の検討
• Abstract要約: LLMエージェントは、ユーザリクエスト、ツール出力、検索されたレコード、メモリ、信頼できないテキストを混ぜたコンテキストからツールと引数を選択する。 本稿では,各ツールと引数ターゲットに対して,コンテキスト要素を別々にラベル付けするターゲット固有の認証監査を導入する。 次に、有効な証拠が弱まった場合の挙動を検証し、二次的な局所化診断としてコンテキスト-サブセット相互作用を用いる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: LLM agents choose tools and arguments from context that mixes user requests, tool outputs, retrieved records, memory, and untrusted text. Evidence can be relevant without being authorized to determine a decision, so a correct action need not be grounded only in permitted evidence. We introduce a target-specific authorization audit that labels context factors separately for each tool and argument target. Its primary test holds the task, proposition, position, and policy fixed while changing only the proposition's source authority. We then test behavior when valid evidence is weakened and use context-subset interactions as a secondary localization diagnostic. Across 450 controlled next-action tasks and multiple open-weight LLM families, trusted and untrusted variants produce different actions in 5.4 percent of competing cases versus 1.7 percent of supporting cases. Under controlled degradation, unauthorized competition is retained in a full-correct, mixed-error, clean-correct pattern in 2.4 percent of comparisons, with a 95 percent confidence interval from 2.1 to 3.0 percent. These are controlled stress-set rates, not deployment prevalence. The models respond to textual source-authority cues, but this does not prevent untrusted evidence from influencing their actions.
• Abstract（参考訳）: LLMエージェントは、ユーザリクエスト、ツール出力、検索されたレコード、メモリ、信頼できないテキストを混ぜたコンテキストからツールと引数を選択する。 証拠は決定を下す権限が与えられることなく関係し得るので、正しい行動は許可された証拠にのみ根拠を置く必要はない。 本稿では,各ツールと引数ターゲットに対して,コンテキスト要素を別々にラベル付けするターゲット固有の認証監査を導入する。 その主要なテストは、提案のソース権限だけを変更しながら、修正されたタスク、命題、位置、およびポリシーを保持する。 次に、有効な証拠が弱まった場合の挙動を検証し、二次的な局所化診断としてコンテキスト-サブセット相互作用を用いる。 450以上のコントロールされた次アクションタスクと複数のオープンウェイトLLMファミリーでは、信頼された、信頼されていない派生型は、競合するケースの5.4%で異なるアクションを生成し、サポートするケースの1.7%では異なるアクションを生成する。 規制された劣化の下では、不正な競争は2.1から3.0パーセントまでの95%の信頼区間で比較の2.4パーセントで完全正当で混合エラー、クリーンな正当なパターンで維持される。 これらは、デプロイの頻度ではなく、ストレスセット率を制御するものだ。 モデルはテキストのソース・オーソリティ・キューに応答するが、信頼できない証拠が彼らの行動に影響を与えるのを防ぐことはできない。

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