Jogos de Sinalização para Agentes de IA Comprometidos - Bento, Lucila M. S.; Boccardo, Davidson R. (Anais Estendidos do Simpósio Brasileiro de Cibersegurança (SBSeg); 2026: Anais Estendidos do XXVI Simpósio Brasileiro de CibersegurançaDO - 10.5753/sbseg_estendido.2026.33825, 2026)
Agentes de IA podem possuir credenciais delegadas válidas e operar sob um contexto comprometido. Neste trabalho, a autorização adaptativa é modelada como um jogo de sinalização Bayesiano, no qual um agente íntegro ou comprometido emite um sinal básico ou reforçado, um detector produz evidência ruidosa e o verificador concede, desafia ou nega acesso. São derivados limiares e condições de separação, comparadas políticas binária e graduada e aplicado o refinamento D1 por programação linear. Em uma avaliação computacional com parâmetros sintéticos, a política graduada apresenta utilidade estritamente maior em uma região de crenças posteriores para 38,2% das configurações avaliadas. Entretanto, contenções mais fortes podem estabilizar pooling, mostrando que maior utilidade defensiva não implica separação dos tipos.