AgentTrace：通过执行轨迹指纹识别黑盒 LLM 智能体

AgentTrace 通过向黑盒 LLM 智能体的刚性工具接口注入结构歧义探针，触发对 tokenization 敏感的序列化失败，并利用后续修复操作的时序轨迹识别其底层基础模型。该方法用轻量 Markov 链建模多步修复轨迹，在对抗性身份伪造下达到 96.0% 的归因准确率，并能区分共享同一 tokenizer 的 Llama-3 8B/70B 等同族变体，对提示词混淆和温度缩放保持稳健。