AgentPort-Bench: A Controlled Seven-Framework Evaluation of Agentic AI Security Portability
यह शोध पत्र एक नियंत्रित, सात-ढांचा (सेवन-फ्रेमवर्क) मूल्यांकन प्रस्तुत करता है जो यह प्रदर्शित करता है कि जबकि हमले का प्रकार और मॉडल का चयन टूल-उपयोग करने वाले एलएलएम (LLM) एजेंटों की सुरक्षा को महत्वपूर्ण रूप से प्रभावित करते हैं, ऑर्केस्ट्रेशन फ्रेमवर्क का चुनाव सामान्यतः सुरक्षा स्थिति पर कोई सार्थक प्रभाव नहीं डालता है, जिसमें क्रू-एआई (CrewAI) का अपवाद उल्लेखनीय है, जो एक विशिष्ट एडेप्टर दोष को सुधारने के बाद भी विफलता दरों में एक छोटे लेकिन सांख्यिकीय रूप से महत्वपूर्ण अवशेष उत्थान (रेसिड्यूअल एलीवेशन) प्रदर्शित करता है।