arXiv cs.AI· Jinhao Zhu, Xiao Huang, Kevin Tseng, Gil Vernik, Shishir G. Patil, Vivian Fang, Raluca Ada Popa·· 10 天前AI 评分42
MiniScope：以最小权限授权 AI 智能体
MiniScope: Authorizing Agents with Least-Privilege Permissions
AI 导读
针对 AI 智能体权限管理难题，研究者提出以任务为中心的分层权限模型并构建端到端权限系统 MiniScope，自动发现权限层级并在运行时执行上下文最小权限。评估显示，MiniScope 将谨慎型和典型用户画像的模拟权限确认减少 43.4%-89.4%，并缓解所有权限提升攻击，对实用性和运行时影响可忽略。
正文 · AI 翻译
摘要：AI 智能体越来越多地被授予对敏感用户数据和第三方服务的自主访问权限，这使得有效的权限管理成为一项关键的安全挑战。然而，现有的权限模型通常依赖扁平的权限结构，无法在安全性与可用性之间取得平衡：细粒度确认会导致用户疲劳，而粗粒度或持久性批准则会导致智能体权限过大。为解决这一权衡问题，我们提出了一种以任务为中心的分层权限模型，将智能体视为在特定任务角色内运作的委托方，而非要求对每次工具调用单独做出权限决策。基于该模型，我们提出了 MiniScope，这是一个面向智能体的端到端权限系统，可自动发现权限层级并在运行时强制执行上下文最小权限。我们的评估表明，相对于逐工具提示，MiniScope 对谨慎型和典型型用户画像分别减少了 43.4%-89.4% 的模拟权限确认，并缓解了所有权限提升攻击，同时对实用性和运行时的影响可忽略不计。应用于真实部署环境时，MiniScope 进一步在 ChatGPT 和 Claude 中发现了六个权限过大的连接器配置。
| 主题： | 密码学与安全（cs.CR）；人工智能（cs.AI） |
| 引用为： | arXiv:2512.11147 [cs.CR] |
| （或使用 arXiv:2512.11147v2 [cs.CR] 查看此版本） | |
| https://doi.org/10.48550/arXiv.2512.11147 由 DataCite 颁发的 arXiv DOI |
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来自：Jinhao Zhu [查看邮箱]
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2025年12月11日星期四 22:10:39 UTC（2,269 KB）
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2026年10月6日星期二 07:56:06 UTC（2,011 KB）
来源：arXiv cs.AI · arxiv.org