論文の概要: Is This Your Agent? Identity Watermarking for Agent Systems in Dynamic Environments

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2610.24382v1
• Date: Sat, 17 Oct 2026 02:27:55 GMT
• ステータス: 情報取得中
• システム内更新日: 2026-10-20 11:46:28.474933
• Title: Is This Your Agent? Identity Watermarking for Agent Systems in Dynamic Environments
• Title（参考訳）: これはあなたのエージェントか?動的環境におけるエージェントシステムのアイデンティティ・ウォーターマーキング
• Abstract要約: 本稿では,動的エージェントシステムのためのID透かしフレームワークであるDASMarkを提案する。 DASMarkは、セマンティックに類似しているが区別可能な決定表現チャネルを学び、安定したウォーターマーク埋め込みを可能にする。 動的設定では、DASMarkは98.5%のビット復号精度を実現し、攻撃シナリオ下では95.2%の精度を維持している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 20.413185944317018
• License:
• Abstract: Agent systems deployed in dynamic environments continuously update their memories, skills, and runtime configurations, leading to evolving trajectories and challenges for persistent identity authentication. Existing text and agent watermarking methods struggle to achieve stable watermark embedding under dynamic environments, while embedded watermarks may become difficult to recover due to environmental changes. This paper proposes DASMark, an identity watermarking framework for dynamic agent systems. DASMark introduces Action-Preserving Embedding (APE), which learns semantically similar but distinguishable decision-expression channels from diverse interaction trajectories to enable stable watermark embedding in dynamic systems. It further introduces Shift-Robust Recovery (SRR) to mitigate context-induced shifts and improve watermark recovery stability under dynamic environments. In dynamic settings, DASMark achieves 98.5% bit-decoding accuracy and maintains 95.2% accuracy under attack scenarios, while preserving task utility comparable to unwatermarked agents.
• Abstract（参考訳）: 動的環境にデプロイされたエージェントシステムは、そのメモリ、スキル、実行時の設定を継続的に更新する。 既存のテキストおよびエージェント透かし手法は, 動的環境下で安定な透かしを埋め込むのに苦労する一方で, 埋込透かしは環境変化により回復が困難になる可能性がある。 本稿では,動的エージェントシステムのためのID透かしフレームワークであるDASMarkを提案する。 DASMarkはAction-Preserving Embedding (APE)を導入した。Action-Preserving Embedding(APE)は、動的システムに安定した透かしを埋め込むために、様々な相互作用軌跡から意味的に類似しているが区別可能な決定表現チャネルを学習する。 さらに、動的環境下での状況変化を緩和し、透かし回復の安定性を向上させるためのシフト・ロバスト・リカバリ(SRR)を導入している。 動的設定では、DASMarkは98.5%のビット復号精度を達成し、攻撃シナリオ下では95.2%の精度を維持している。

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