SkillSentry：用自适应蜜罐世界动态检测 Agent 技能安全
SkillSentry: Adaptive Honey Worlds for Dynamic Safety Testing of Agent Skills
AI 导读
研究者提出 SkillSentry，一个基于自适应蜜罐世界的动态安全测试框架，用于检测 LLM Agent 外部技能在特定环境状态下才暴露的有害行为。该方法先推断技能的能力边界，构建由 LLM 模拟、含受控诱饵资源的环境，并自适应生成任务以探索其行为状态，再将启用技能的执行轨迹与匹配的无技能执行对比，把可疑行为定位到源码和已验证的执行轨迹上。在标准基准上，SkillSentry 取得 99.50% 召回率和 96.26% 平均 F1；在保持语义的规避攻击下平均 F1 为 92.95%，最强基线为 80.07%。作者称代码已公开。