
Flow Integrity Deterministic Enforcement System. सूचना-प्रवाह नियंत्रण के साथ AI एजेंटों को सुरक्षित करने के लिए तंत्र।
यह रिपॉज़िटरी शैक्षणिक पेपर "Securing AI Agents with Information-Flow Control" के साथ एक Jupyter नोटबुक प्रदान करती है। नोटबुक एक ट्यूटोरियल के रूप में संरचित है जो पाठकों को पेपर में प्रस्तुत अवधारणाओं से परिचित कराती है। यह एजेंटिक कार्यों में सुरक्षा नीतियों को नियतात्मक रूप से लागू करने के तंत्रों के व्यावहारिक कार्यान्वयन को दर्शाता है और अवधारणाओं को निष्पादन योग्य कोड में स्थापित करता है जिसके साथ पाठक प्रयोग कर सकते हैं।
नोटबुक का परीक्षण Azure OpenAI Chat Completions API का उपयोग करके GPT-4o और GPT-4.1 के विरुद्ध किया गया है, लेकिन इसे आसानी से OpenAI एंडपॉइंट का उपयोग करने के लिए अनुकूलित किया जा सकता है। कोड क्लाइंट में मॉडल एंडपॉइंट को .env कॉन्फ़िगरेशन फ़ाइल का उपयोग करके सेट करता है जिसमें AZURE_ENDPOINT, API_VERSION और AZURE_DEPLOYMENT की परिभाषाएँ होती हैं। कृपया प्रदान की गई .env.example फ़ाइल को .env में कॉपी करें और उचित रूप से संपादित करें। नोटबुक Microsoft Entra ID का उपयोग करके Azure OpenAI Service में प्रमाणित होती है, लेकिन वांछित होने पर इसे आसानी से कुंजी-आधारित प्रमाणीकरण का उपयोग करने के लिए अनुकूलित किया जा सकता है।
सुविधा के लिए, हम अभीष्ट आउटपुट दिखाने हेतु एक पूर्ण-मूल्यांकित नोटबुक प्रदान करते हैं, लेकिन हम पाठकों को प्रोत्साहित करते हैं कि वे स्वयं का एंडपॉइंट स्थापित करें तथा व्यावहारिक रूप से प्रयोग करके हमारे आउटपुट को पुनः प्रस्तुत करें।
यदि आप इस कार्य का उद्धरण देना चाहते हैं, तो कृपया इसे निम्नानुसार उद्धृत करें
@misc{securing_ai_agents_with_ifc,
title = {Securing {AI} Agents with Information-Flow Control},
author = {Costa, Manuel and
K{\"o}pf, Boris and
Kolluri, Aashish and
Paverd, Andrew and
Russinovich, Mark and
Salem, Ahmed and
Tople, Shruti and
Wutschitz, Lukas and
Zanella-B{\'e}guelin, Santiago},
year = {2025},
eprint = {2505.23643},
archivePrefix = {arXiv},
primaryClass = {cs.CR},
doi = {10.48550/arXiv.2505.23643}
}
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