AIDB Daily Papers
SlotGuard:LLMエージェントのトランスクリプトにおける機密なローカルコンテキストの過剰共有防止
※ 日本語タイトル・ポイントはAIによる自動生成です。正確な内容は原論文をご確認ください。
ポイント
- LLMエージェントのトランスクリプトに含まれる機密情報や認証情報の漏洩を防ぐための仕組みを開発した。
- 構造化されたスロットへの書き換えやセッショングラフの利用により、従来の不十分なプレースホルダー秘匿を克服した。
- 機密データを完全に隠蔽しながら認証情報の漏洩を0%に抑え、従来手法と同等のタスク成功率を維持することに成功した。
Abstract
LLM agents can leak privacy (e.g., paths, emails) and credentials (e.g., API keys) as agent observations (e.g., tool outputs, shell logs, and file reads) are appended to provider-bound transcripts. Existing placeholder redaction is brittle: it can miss embedded or cross-turn references, over-redact benign lookalikes, and destroy the structure useful for reasoning. We present SlotGuard, a local transcript boundary that can hide sensitive data while retaining agents' performance. SlotGuard rewrites structural bindings as typed, suffix-aware slots, replaces secrets with format-preserving synthetic values, links cross-turn references with a lightweight session graph, and restores raw values only inside the trusted runtime. On controlled repository-oriented agent transcripts, SlotGuard removes all 20,814 annotated structurally sensitive characters across 9,229 paths and reduces credential leakage to 0.0% across 852 planted values. It remains close to raw-transcript task success across four upstream models, while generic redaction drops to 2.5%. Transcript rewriting takes a median of 14.424~$μ$s per agent turn. The code is publicly accessible at https://github.com/illinoisdata/SlotGuard.
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