Agentic systems now act with user secrets for APIs, messaging platforms, and cloud services. Today's agent runtimes typically implement authorization by exposure: enabling action means placing a reusable secret, or a reusable artifact derived from it, inside the runtime, so a transient prompt-injection or tool-side compromise becomes durable account compromise. Existing defenses cover adjacent pieces such as secret storage, scoped delegation, sender-constrained tokens, and runtime monitoring, but none states the combined requirement: an untrusted autonomous requester should be able to cause a user-authorized secret-backed operation without gaining reusable authority over it. We formalize this as the Agent Secret Use (ASU) problem and identify seven security properties any solution must satisfy, spanning authorization integrity and secret confidentiality. We propose the Secret-Use Delegation Protocol (SUDP), in which a requester proposes a canonical operation, the user authorizes it with a fresh authenticator-backed grant, and a custodian redeems the grant to perform the bounded use; reusable authority never crosses the requester boundary. We specialize SUDP for LLM-driven agents, where it applies whenever a tool call would exercise user-enrolled authority-bearing material. Under standard cryptographic assumptions, SUDP satisfies six of the seven properties; the seventh, runtime-memory confidentiality, is closed by composition with a hardware-rooted runtime. A reference implementation, available at https://github.com/xhyumiracle/sudp, adds sub-millisecond protocol overhead per mediated call.


翻译:暂无翻译

0
下载
关闭预览

相关内容

综述 | 终端智能体:命令行环境中的 AI Agents
专知会员服务
12+阅读 · 8月24日
Agent有望定义万亿劳动力市场
专知会员服务
21+阅读 · 2025年6月11日
人工智能专题报告:Operator和Manus打开AI Agent时代
专知会员服务
65+阅读 · 2025年3月12日
机密计算保障人工智能系统安全研究报告
专知会员服务
20+阅读 · 2025年1月20日
2024中国AI Agent行业研究报告|附60页PDF文件下载
专知会员服务
128+阅读 · 2024年4月30日
通过Termux打造免root安卓渗透工具
黑客技术与网络安全
16+阅读 · 2019年8月16日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
12+阅读 · 2018年3月15日
国家自然科学基金
6+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
20+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2014年12月31日
Arxiv
0+阅读 · 11月4日
VIP会员
最新内容
《面向国防领域的大语言模型基准测试与适配》
专知会员服务
16+阅读 · 10月28日
世界模型入门:从序贯决策到通用智能体
专知会员服务
18+阅读 · 10月24日
相关基金
国家自然科学基金
6+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
20+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2014年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员