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Accountable partial understanding: securing the epistemic attack surface of agentic systems

Josiah Dykstra · 2026 · arXiv

DOI: 10.48550/arXiv.2610.26799 · open-access PDF

Hindi

सॉफ्टवेयर सुरक्षा ने सिस्टम व्यवहार और मानव समझ के बीच अंतर को विश्लेषण और आश्वासन के माध्यम से संकीर्ण करने के लिए एक शर्त के रूप में इलाज किया है, शेष को स्वीकृत जोखिम के रूप में बुक किया गया है। एजेंटिक एआई सिस्टम उस अंतर को बदलते हैं: जब सॉफ्टवेयर पढ़ता है, लिखता है, समझाता है, और सुरक्षा से संबंधित व्यवहार की अनुमति देता है, तो आंशिक समझ तेजी से आगे बढ़ता है, अधिक अस्पष्ट हो जाता है, और प्रतिनिधि अधिकार को जोड़ता है।

Machine translation (Meta M2M100); the English original follows.

Abstract

Attackers profit from what defenders do not understand. Software security has treated the gap between system behavior and human comprehension as a condition to narrow through analysis and assurance, booking the remainder as accepted risk. Agentic AI systems change that gap: when software reads, writes, explains, and authorizes security-relevant behavior, partial understanding moves faster, grows more opaque, and couples to delegated authority. This paper characterizes the resulting epistemic attack surface and presents a taxonomy of four interacting attack categories, which target the interpre

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Sources: OpenAlex (CC0), arXiv, Crossref. Agent Exchange