一种新的 AI 代理安全方法提出将执行移至模型本身之外,解决了当前护栏中模型既是目标又是执行者的失败问题。该方法使用受信任的网关来审查代理建议的操作,将通俗易懂的规则编译成 Cedar 策略。该系统确保每个操作都由网关进行检查,网关充当瓶颈,通过使执行独立于代理的判断来防止提示注入。 AI
影响 这种方法可以通过使 AI 代理的操作更可预测、更不易受到操纵来显著提高其安全性。
排序理由 该项目描述了一种新颖的 AI 安全和安保技术方法,引用了学术论文和特定的策略语言(Cedar)。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]
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