While AI agents are useful for many tasks, they regularly misbehave in destructive ways, such as deleting important data. While prior work has focused on preventing such misbehavior, we consider how to recover after an agent misbehaves. We propose verifiable agent insurance (VAI), a framework for agent providers to commit financially to promises, a list of programmatically-specified policies that an agent is meant to follow. These promises are embedded in a smart contract on an immutable ledger (e.g., a blockchain) to prevent tampering, along with a monetary escrow. A user who detects a violation of committed promises can prompt a verifier to review agent execution traces, which are logged through the agent harness's shared tool-execution path, without instrumenting each tool separately. Upon verification of the violation, the agent provider's escrow funds are paid to the reporting user. We instantiate VAI as an end-to-end implementation on an Ethereum layer-2 network, and evaluate its coverage on three prominent agent benchmarks, two of which we re-annotated to obtain task-level policy-compliance labels. Currently, many agents do not emit user authorizations and security-relevant information as explicit, structured data objects -- rather, they embed the data needed to verify policy violations in natural language exchanges. Even so, VAI manages to detect violations in 42.2% of runs containing violations across three benchmarks. By augmenting agents to explicitly emit such objects, violation detection rises to 83.0% of traces. Our findings suggest that for improved auditability, agents should be co-designed with their security policies to emit explicit, structured records of user authorization and security-relevant actions.


翻译:暂无翻译

0
下载
关闭预览

相关内容

AI行业专题报告:工具生态逐步完善,通用Agent曙光已现
专知会员服务
33+阅读 · 2025年3月27日
中国AI Agent行业研究报告(二)
专知会员服务
48+阅读 · 2025年3月13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
Agent视域下的人工智能赋能作战系统
专知会员服务
60+阅读 · 2024年12月15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
Al Agent--大模型时代重要落地方向
专知会员服务
107+阅读 · 2024年4月8日
AI Agent,大模型时代重要落地方向, 42页ppt
专知会员服务
292+阅读 · 2023年10月12日
AI Agent:基于大模型的自主智能体
专知会员服务
253+阅读 · 2023年9月9日
45K!刚面完 AI 岗,这几点分享给你!
程序人生
13+阅读 · 2018年12月13日
笔记 | Deep active learning for named entity recognition
黑龙江大学自然语言处理实验室
24+阅读 · 2018年5月27日
【推荐】(TensorFlow)SSD实时手部检测与追踪(附代码)
机器学习研究会
11+阅读 · 2017年12月5日
【论文】变分推断(Variational inference)的总结
机器学习研究会
39+阅读 · 2017年11月16日
Representation Learning on Network 网络表示学习
全球人工智能
10+阅读 · 2017年10月19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
47+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
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
19+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
18+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
18+阅读 · 2009年12月31日
Arxiv
0+阅读 · 9月23日
VIP会员
最新内容
软件定义无人机蜂群给防空带来全新压力
专知会员服务
7+阅读 · 10月13日
《半自主无人地面战车的互操作性》66页
专知会员服务
7+阅读 · 10月13日
迈向更智慧的军事情报
专知会员服务
6+阅读 · 10月12日
《美国陆军2026年野战手册 2-0 情报》
专知会员服务
5+阅读 · 10月12日
《基于启发式算法求解武器-目标分配问题》
专知会员服务
7+阅读 · 10月12日
《美陆军最新条令出版物 2-0 情报》
专知会员服务
8+阅读 · 10月10日
电子战测试与训练靶场:战前验证战备状态
专知会员服务
3+阅读 · 10月10日
《美国陆军如何作战》46页最新报告
专知会员服务
10+阅读 · 10月10日
相关VIP内容
AI行业专题报告:工具生态逐步完善,通用Agent曙光已现
专知会员服务
33+阅读 · 2025年3月27日
中国AI Agent行业研究报告(二)
专知会员服务
48+阅读 · 2025年3月13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
Agent视域下的人工智能赋能作战系统
专知会员服务
60+阅读 · 2024年12月15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
Al Agent--大模型时代重要落地方向
专知会员服务
107+阅读 · 2024年4月8日
AI Agent,大模型时代重要落地方向, 42页ppt
专知会员服务
292+阅读 · 2023年10月12日
AI Agent:基于大模型的自主智能体
专知会员服务
253+阅读 · 2023年9月9日
相关基金
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
47+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
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
19+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
18+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
18+阅读 · 2009年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员