ProvGuard 开源：用信息流控制防止不可信数据驱动 LLM Agent 的敏感工具调用

作者发布开源工具 ProvGuard，借鉴信息流控制思路，通过追踪工具参数的来源可信度而非检测恶意文本来防御提示词注入，并附在线演示站点。在 AgentDojo 无模型回放中，四个套件的攻击拦截率为 66%–100%；本地 Qwen3 8B 实测 banking 套件 48 次攻击全部拦截（无防御时 33% 被攻破），实用性无明显下降。作者同时说明代价：用户把选择权交给不可信内容的合法任务会被拦截需确认，并指出按值匹配而非 token 级追踪、自由文本参数不受约束等局限。