AgentSecGraph：面向 LLM Agent 的安全感知依赖分析框架与 AgentSecBench 语料
Beyond Predefined Sinks: Security-Aware Dependency Analysis for LLM Agents
AI 导读
研究者提出 AgentSecGraph，一个以候选操作为中心的安全感知静态分析框架，为每个安全敏感操作构建 Security-Aware Agent Dependency Graph（Security-ADG），在操作身份之外加入 Agent 相关性、来源与依赖证据、信任边界上下文、护栏证据和外部效应语义。配套发布的 AgentSecBench 覆盖 11 个生态、67 个真实 LLM Agent 仓库、37,542 个源文件；当前分析器在 65 个仓库中识别出 23,866 个静态安全敏感操作候选，并为每个候选生成一份 Security-ADG 产物，全语料分析耗时 50.8 分钟，为 9,821 个候选（41.15%）恢复来源到操作的依赖证据，为 3,075 个（12.88%）恢复潜在护栏证据。