Pincer：用数字分身学习用户偏好并执行动态最小权限

研究者提出 Pincer，一种在资源层运行、可与工具调用层现有防御并行的 Agent 防御方案。其核心是数字分身，一个隔离上下文的模型，自动学习并执行针对具体用户的动态最小权限策略，在 Agent 发出权限请求时充当用户代理。为模拟学习阶段，作者构建了一个以用户为中心的数据集，样本来自多天的用户与 Agent 交互记录。评估显示，Pincer 在安全性和实用性上均优于多个基线，包括多种 LLM 评判器变体和 Conseca（HotOS '25）的改造版本；在部分攻击类型上，其设计带来的安全提升明显高于所有其他基线。论文指出，当前 Claude、Codex 等部署中的 Agent 主要依赖用户维护策略与 auto mode 沙箱，前者会随时间失效并造成用户疲劳，后者的工具调用分类器不学习用户特定策略。