Um levantamento sistemático dos seis SDKs oficiais do Model Context Protocol (Python, TypeScript, Go, Rust, C#, Swift) encontrou três lacunas de autorização que impedem um modelo zero-trust corporativo, entre elas a ausência de controle de visibilidade de ferramentas por permissão. Em testes com quatro LLMs de fronteira, um servidor que só valida a permissão dentro do corpo da chamada expôs ferramentas proibidas em 21,1% das tentativas, enquanto a extensão proposta pelos autores zerou essa taxa.
Fonte ↗A arquitetura Z²-ACT integra tradução de intenção via LLM, contratos formais de intenção, verificação zero-trust de prompt e auditoria criptográfica para manter agentes de IA que controlam redes 6G abertas e multi-fornecedor seguros e auditáveis mesmo sob entradas não confiáveis. Testes sobre medições públicas do ColO-RAN mostram melhor filtragem de ações e maior resiliência a ataques, com custo modesto de latência frente a uma baseline de aprendizado por reforço convencional.
Fonte ↗Pesquisadores propõem o ZT FL CADE, uma arquitetura que une controle de acesso por dispositivo, aprendizado federado com preservação de privacidade e validação adversarial para proteger dispositivos conectados de pós-mercado automotivo (diagnóstico, atualizações remotas, manutenção preditiva). O sistema treina modelos locais, agrega atualizações de forma federada e roteia decisões de acesso para permitir, desafiar ou colocar em quarentena um dispositivo com base em evidências comportamentais.
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