論文の概要: AgentTriage: Replayable Security Diagnosis Across Heterogeneous Agent Runtimes
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2610.30738v1
- Date: Thu, 22 Oct 2026 05:09:44 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-10-24 02:08:44.21751
- Title: AgentTriage: Replayable Security Diagnosis Across Heterogeneous Agent Runtimes
- Title(参考訳): AgentTriage: 異種エージェントランタイム間のリプレイ可能なセキュリティ診断
- Abstract要約: AgentTriageは、異種ランタイム間での再生可能なセキュリティ診断のための実行可能なコントラクトである。
Contractは159の実行可能な実行をすべてキャプチャし、ネイティブおよび合成された識別子の監査を行う。
120症例においてAgentTriageは0.858の接地診断,0.966の必要証拠,0.036の申告率を達成した。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 12.141705013672636
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: When tool-use agents write files, execute code, or send data, their final responses do not explain the resulting security events, and heterogeneous runtimes expose the relevant evidence through incompatible interfaces. We present AgentTriage, an executable contract for replayable security diagnosis across heterogeneous runtimes. The contract admits conclusions whose claims cite canonical runtime events and requires abstention when mandatory evidence is missing. Runtime overlays normalize native observations, while a deterministic pipeline joins invocation and result lifecycles, constructs a typed provenance graph, selects a policy-decisive slice, and binds claims to recorded evidence. Given the same normalized trace, overlay version, and pre-run policy oracle, the diagnosis can be recomputed and its claims re-checked without language-model judgment. Across five runtimes, one contract captures all 159 applicable executions, with an audit of native and synthesized identifiers. On 120 adjudicated cases, AgentTriage achieves 0.858 grounded joint diagnosis, 0.966 required-evidence coverage, and a 0.036 unsupported-claim rate, improving joint diagnosis by 0.175 (95% CI [0.092, 0.258]) over the strongest same-schema baseline. These results quantify the precision of replayable diagnosis and the observation boundaries that require abstention. We release an open-source implementation and selected sanitized evidence at https://github.com/AsnGs/agenttriage-open-source.
- Abstract(参考訳): ツール使用エージェントがファイルを書いたり、コードを実行したり、データを送信したりすると、最終的なレスポンスは結果のセキュリティイベントを説明せず、異種ランタイムが非互換インターフェースを通じて関連するエビデンスを公開する。
我々は、異種ランタイム間でのリプレイ可能なセキュリティ診断のための実行可能な契約であるAgentTriageを提案する。
契約は、標準ランタイムイベントを引用し、必須の証拠が欠落している場合には棄権する必要があるという主張の結論を認めている。
実行時オーバーレイはネイティブな観察を正規化するが、決定論的パイプラインは呼び出しと結果ライフサイクルに結合し、型付き前処理グラフを構築し、ポリシー決定スライスを選択し、記録されたエビデンスにクレームをバインドする。
同じ正規化トレース、オーバーレイバージョン、および事前実行されたポリシーオラクルが与えられた場合、診断は再計算され、言語モデル判定なしでそのクレームが再検査される。
5つのランタイムにまたがって、1つのコントラクトは、ネイティブおよび合成された識別子の監査によって、適用可能な159のすべての実行をキャプチャする。
120症例においてAgentTriageは0.858の接地診断,0.966の必要証拠範囲,0.036の申告率を達成し,最強の同一スキーマベースラインよりも0.175(95% CI [0.092, 0.258])の関節診断を改善させた。
これらの結果は、再生可能診断の精度と、禁忌を必要とする観察境界を定量化する。
我々はオープンソース実装をリリースし、https://github.com/AsnGs/agenttriage-open-source.comでサニタイズされたエビデンスを選択しました。
関連論文リスト
- ACED-Bench: Evaluating How LLM Agents Acquire and Act on Causal Evidence [40.670500527968926]
本稿では,この要件に基づいて構築されたニューロシンボリックベンチマークであるACED-BENCH(Active Causal Evidence and Decision Benchmark)を紹介する。
主要なリーダーボードACED-COREには180のタスクが含まれている。
我々は,3つのアクティブエージェント設計における7つの現代LCMと2つの先行世代モデルを評価した。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-10-09T23:01:57Z) - Beyond Corrected Memory: Execution Consistency in Multi-Agent Systems [42.90481302321822]
我々は、国家利用、情報ハンドオフ、そして最終状態合意を管理する義務を通じて、実行の一貫性を定義します。
私たちの主張の中核は、同じ保持されたレコードは、同じタスクルールの下での実行に準拠し違反する可能性がある、ということです。
整合性診断と回復のためのフレームワークであるCAVERTを用いて、ログからサポート対象の関係を抽出する。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-10-06T10:29:41Z) - When Tools Lie: Reliability of Mathematical Agents Under Corrupted Tool Feedback [0.0]
隠されたインターセプターが、破損したツールコールの結果を、ターゲットとする問題に関する確実な誤った情報に置き換える方法を示す。
検証がなければ、破壊は劇的な精度の低下を引き起こし、100%から72.4%に低下する。
強制的なポリシーは検証を強制するが、オプション的なポリシーはそれを呼び出すためのモデル自身の選択に依存する。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-10-06T10:28:19Z) - Actions with Receipts: Jointly Binding Claims, Evidence, and Execution for Replayable Tool-Agent Auditing [21.792889952064527]
我々は,発行されたクレーム,その正確なソーススパン,生成した順序付き実行プレフィックス,その実行によって観測されたソースバージョンとアクセス状態とを共同で結合するクレームアンコール実行契約を導入する。
1,280回のクロスオブジェクト攻撃で、ジョイントコントラクトは1,275置換(0.9961)を検出する
論文 参考訳(メタデータ) (2026-09-29T08:36:16Z) - Zero-Knowledge Predicate Proofs Between AI Agents: A Measured, Cross-Protocol Gateway and the Source-Integrity Gap [0.0]
マルチエージェントAIプラットフォームは、ステージングからプロダクションへ素早く移行するが、エージェントが信頼を確立する方法はまだ初歩的だ。
提案から実行システムまで,エージェント間での検証可能なデータ最小化を行う。
32ビットのしきい値述語は6.2msで証明され、608バイトのBulletproofs証明で1.0msで検証される。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-08-30T23:16:17Z) - SpecPath: Testing Coding Agents Across Contract-Equivalent Specification Histories [13.437222222971272]
仕様パスの感度は、最終的な意味において等価な要求履歴が同一のエージェントシステムに振る舞いの異なるプログラムを作成させる障害モードである。
本稿では,契約に至るリビジョンパスのみを変更しつつ,リポジトリ,最終契約,検証,エージェントシステム,実行予算を保持する診断評価であるSpecPathを紹介する。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-08-10T16:19:00Z) - 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) - ExComm: Exploration-Stage Communication for Error-Resilient Agentic Test-Time Scaling [57.42714978834704]
ExCommは、探索段階のエージェントテストタイムスケーリングのための通信プロトコルである。
ExCommは、強いテスト時間スケーリングベースラインを一貫して上回ります。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-05-21T07:38:44Z) - Claim-Selective Certification for High-Risk Medical Retrieval-Augmented Generation [0.0]
混在した証拠は、ある主張を支持し、別の主張の条件を必要とし、第三の主張に矛盾する可能性がある。
我々は、クレーム選択応答を検証可能なクレームに検証し、回収された証拠に対して評価し、インテントを意識したセレクタによって完全な、部分的、紛争、棄却にマッピングする。
結果として生じるインターフェースは、アクションラベル予測と、混在する証拠の下でのエビデンスリンクされたクレーム選択を分離する。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-05-21T03:29:50Z) - Affordance Agent Harness: Verification-Gated Skill Orchestration [45.231685718099264]
Affordance groundingは、オープンワールドのシーンでエージェントがどこでどのように対話すべきかを特定する必要がある。
本稿では,エビデンスストアとコストコントロールを備えたクローズドループランタイムであるAffordance Agent Harnessを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-05-01T13:45:16Z)
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。