ある独立研究者は、暗号化およびセキュリティコミュニティの確立された著者から推薦を得て、「KavachBench: AIコーディングエージェントにおける問題ベースのプロンプトインジェクションに対する決定論的ポリシー執行の実証評価」と題する論文をarXivに提出するための支援を求めています。

この研究は、IssueTrojanBenchからのプロンプトインジェクション攻撃に対して、AIコーディングエージェント用のRustベースの決定論的ポリシー実行ランタイムであるKavachを評価します。評価の結果、デフォルトのポリシーは悪意のあるアクションの88%をブロックし、精緻化されたカバレッジは100%に達しましたが、著者はこれはコーパス固有のものであり、一般化を主張するものではないと注記しています。

研究者はKavachBenchのGitHubリポジトリとarXivの推薦コードを提供し、提出プロセスを容易にしました。