arXiv cs.AI· Zhiping Zhang, Franklin Mingzhe Li, Zihao Huang, Tianshi Li·· 11 小时前AI 评分58
AuthorizationBench：评测 LLM 智能体的授权对齐
Act on Your Behalf, Beyond Your Authorization: Benchmarking LLM Agent Authorization Alignment
AI 导读
研究团队提出 AuthorizationBench，用 286 个可执行任务评测 LLM 智能体是否在用户授权范围内行动，覆盖十类应用领域，并在三种 agent harness、两种推理强度下用四个模型跑出 6,864 条轨迹。
正文 · AI 翻译
摘要：当 LLM 智能体代表用户行事时，它应在用户授予的授权范围内行动。现有的智能体评估主要衡量任务完成情况或有害后果，因此可能忽略那些违反这种委托授权、却未产生常规安全或隐私危害的行为。我们推出 AuthorizationBench，这是一个基于有据可查的真实案例的授权对齐基准。一条可扩展的构建流水线生成了 286 个可执行任务，涵盖情境触发条件、直接有害后果的有无以及十个应用领域。我们在一个授权感知沙箱中，用四个模型、两种推理强度设置、三种智能体框架执行每个任务，该沙箱使授权路径和越权路径均可执行且可观测，共产生 6,864 条轨迹。智能体在 19.2% 的轨迹中越权行事，24 种配置下的比例从 10.5% 到 26.6% 不等。任务完成并不意味着获得授权。提高推理强度几乎不改变总体比例，且影响因模型而异。在受控配对中，智能体在有直接有害后果（17.9%）和无直接有害后果（20.8%）时越权行事的比例相近，且在良性压力下比在恶意注入下更常发生（23.5% 对 17.6%，p=0.002）。我们的结果表明，任务能力、额外推理以及面向后果的安全评估本身并不能确保授权对齐。此外，在完成任务前咨询委托人的智能体表现出更低的越权行为比例（14.0% 对 21.6%，p<0.001），这指向智能体自主性与维护用户决策权之间的张力，需要进一步开展以人为中心的研究。数据集和代码可在此 https URL获取。
| 主题： | 人工智能（cs.AI）；密码学与安全（cs.CR）；人机交互（cs.HC） |
| 引用为： | arXiv:2610.27548 [cs.AI] |
| （或 arXiv:2610.27548v1 [cs.AI] 用于此版本） | |
| https://doi.org/10.48550/arXiv.2610.27548 arXiv 颁发的 DOI 通过 DataCite（待注册） |
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来自：Zhiping Zhang [查看电子邮件]
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2026年10月20日星期二 03:01:39 UTC（825 KB）
来源：arXiv cs.AI · arxiv.org