論文の概要: Agent-Warden: eBPF-Based Kernel-Native Process-File Provenance Tracking for LLM Agents
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2609.38245v1
- Date: Tue, 29 Sep 2026 06:48:01 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-10-01 18:57:26.415108
- Title: Agent-Warden: eBPF-Based Kernel-Native Process-File Provenance Tracking for LLM Agents
- Title(参考訳): エージェントWarden:LLMエージェント用eBPF系カーネル負プロセス欠陥追跡
- Abstract要約: Agent-Wardenはプロセス生成、ファイルアクセス、プロセス終了をまたいだタスクと通常のファイル状態を追跡するためのプロファイランスモニタである。
プロトタイプは、評価された設定のオーバーヘッドを測定したカーネルレベルの可視性を提供します。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 12.041078432998376
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: LLM agents execute dynamically generated process and file operations that are often invisible to application-layer tracing. We present Agent-Warden, an extended Berkeley Packet Filter (eBPF)-based provenance monitor for tracking task and regular-file states across process creation, file access, and process termination. Agent-Warden provides two interchangeable state backends: a PID-keyed hash-map backend for compatible kernels lacking BPF local-storage support and a task/inode-local-storage backend that couples state reclamation to kernel-object lifetimes. The system emits incremental causal edges to user space for asynchronous graph reconstruction and applies conservative exit-triggered causal aggregation to preserve causal context for short-lived proxy tasks. In a controlled file-mediated propagation scenario, Agent-Warden reconstructed a cross-process causal chain that was absent from the application-layer trace. On x86-64 and ARM64 bare-metal hosts, the evaluated workloads showed 0.2-3.5% end-to-end overhead and 0.6-3.7% additional system CPU time. These results indicate that the prototype provides kernel-level visibility with the measured overheads in the evaluated settings.
- Abstract(参考訳): LLMエージェントは動的に生成されたプロセスとファイル操作を実行します。
本稿では,プロセス生成,ファイルアクセス,プロセス終了を含むタスクおよび正規ファイル状態を追跡するための拡張バークレーパケットフィルタ(eBPF)ベースのプロファイランスモニタであるAgent-Wardenを提案する。
Agent-Wardenは2つの交換可能な状態バックエンドを提供する。互換性のあるカーネル用のPIDキーのハッシュマップバックエンドにはBPFローカルストレージサポートがない。
非同期グラフ再構成のためにユーザ空間に漸進的な因果エッジを出力し、短命なプロキシタスクの因果コンテキストを維持するために、保守的な出口トリガー付き因果集約を適用する。
制御されたファイル経由の伝搬シナリオでは、Agent-Wardenは、アプリケーション層トレースから欠落したプロセス間の因果連鎖を再構築した。
x86-64とARM64のベアメタルホストでは、評価ワークロードは0.2-3.5%のエンドツーエンドオーバーヘッドと0.6-3.7%のシステムCPU時間を示した。
これらの結果から,プロトタイプは評価設定のオーバーヘッドを計測し,カーネルレベルの可視性を提供することがわかった。
関連論文リスト
- AgentHijack: Visual Patch Attacks on Multimodal Computer-Use Agents [16.16124779587767]
本稿では,コンピュータ利用エージェント(CUA)に対する画像トリガーコマンドインジェクションのためのエンドツーエンド評価フレームワークを提案する。
目標は、スクリーンショット入力、VLM生成、アクション解析、環境実行の全チェーンに沿って、ローカルなビジュアルパッチが検証可能な環境効果を誘導できるかどうかをテストすることである。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-09-06T03:49:45Z) - From LLM Inference to Agentic Workloads: Characterization and Implications for Serving Systems [14.6340263288784]
エージェントアプリケーションは、独立したモデル推論からLLMがツール、環境、永続的な状態を調整する長時間実行されるワークロードにAIを移行している。
AgentSysBenchは10の代表的なエージェントアプリケーションと統一されたシステムレベルのインスツルメンテーションを備えたベンチマークスイートと測定ツールキットである。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-08-15T09:02:16Z) - PhyAgentOS: A Self-Evolving Operating System for Embodied Agents with Decoupled Cognitive Planning and Physical Execution [49.776611937968]
我々は、スケジューリング、検証、メモリ、ベンチマーク、安全性をシステムレベルのサービスとして提供するPhyAgentOSを紹介します。
セッション中心のセッションは、スケジューリング、互換性、監督された実行、エビデンス収集、受け入れの最小単位として、アクションではなくセッションを扱う。
SessionVerifierは、実行終了とセマンティックタスク完了を、成功、失敗、または再計画のエビデンスに基づいて判断する。
ベンチマークはデプロイメントセッションと検証パスを再利用するので、結果は実際の実行に遡る。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-07-18T04:46:53Z) - Agent libOS: A Library-OS-Inspired Runtime for Long-Running, Capability-Controlled LLM Agents [0.6345523830122165]
大規模言語モデル(LLM)エージェントは、要求応答アシスタントから長期実行中のソフトウェアアクターへと進化している。
本稿では,LLMエージェントのためのライブラリOSをベースとしたランタイム基板であるAgens libOSを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-06-02T16:53:24Z) - VLAA-GUI: Knowing When to Stop, Recover, and Search, A Modular Framework for GUI Automation [98.38575149237442]
VLAA-GUIは3つの統合コンポーネントを中心に構築されたモジュラーGUIフレームワークである。
必須完全性検証は、UIで観測可能な成功基準と検証を、各完了ステップで実施する。
強制的なループブレーカは、繰り返し失敗した後、多層切替インタラクションモードを提供する。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-04-23T07:42:37Z) - AgentCgroup: Understanding and Controlling OS Resources of AI Agents [2.8139711959925244]
AIエージェントは、サンドボックスコンテナ内でさまざまなツールコールを実行するマルチテナントクラウド環境にますますデプロイされている。
サンドボックス型AI符号化エージェントにおけるOSレベルの資源動態の系統的特徴について述べる。
予備評価は, マルチテナント分離の改善と資源廃棄物の削減を実証する。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-02-10T02:37:42Z) - AgentSys: Secure and Dynamic LLM Agents Through Explicit Hierarchical Memory Management [47.49917373646469]
既存の防御は肥大した記憶を与えられたまま扱い、回復力を維持することに集中する。
我々は、明示的なメモリ管理を通じて間接的なインジェクションを防御するフレームワークであるAgentSysを紹介する。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-02-07T06:28:51Z) - BackdoorAgent: A Unified Framework for Backdoor Attacks on LLM-based Agents [58.83028403414688]
大規模言語モデル(LLM)エージェントは、計画、メモリ、ツールの使用を組み合わせた多段階ワークフローを通じてタスクを実行する。
エージェントワークフローの特定のステージに注入されたバックドアトリガーは、複数の中間状態を通して持続し、下流出力に悪影響を及ぼす可能性がある。
LLMエージェントにおけるバックドア脅威を統一したエージェント中心のビューを提供するモジュールおよびステージアウェアフレームワークである textbfBackdoorAgent を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-01-08T03:49:39Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。