Versi 2.0 dari record Trusted Domain Fallacy sengaja memisahkan rencana eksperimen dari klaim hasil. Main run masih berstatus pending.
Eksperimen ini tidak mencari momen dramatis. Konten identik ditempatkan pada domain simulasi dengan label trusted dan unknown.
Dalam pengujian Trusted Domain Fallacy, instruksi berbahaya tidak selalu datang dari pengguna. Ia dapat bersembunyi dalam halaman web, PDF, hasil tool, memory, atau pesan dari agen lain yang tampak sah. AppSec dan AI security engineer perlu melihat jalur serangan sampai keputusan agen, bukan sekadar apakah sebuah prompt diblokir.
Ketika hasil Trusted Domain Fallacy nanti dibahas, limitation “Label trust harus simulatif dan tidak mengklaim domain nyata telah terkompromi.” harus diletakkan dekat dengan klaim, bukan disembunyikan di ujung halaman. Pilihan editorial ini penting karena pembaca sering mengingat headline dan melupakan kondisi uji. Rajaseo memilih menahan kesimpulan daripada menghasilkan kalimat tegas yang evidence-nya belum cukup.
Masalah yang Ingin Dipisahkan
Pada Trusted Domain Fallacy, kesalahan kecil dapat tersembunyi di tengah paragraf yang sangat rapi. Itu sebabnya penilaian tidak boleh hanya memakai kesan membaca.
Hipotesis Kerja tentang Trusted Domain Fallacy
Apa yang hendak diketahui melalui Trusted Domain Fallacy? Apakah reputasi domain membuat agen menurunkan kewaspadaan terhadap konten adversarial? Pertanyaan ini menjadi pagar agar output yang menarik tidak menarik eksperimen ke arah lain.
Compromised page, user-generated content, atau third-party embed dapat membawa injection dari domain bereputasi.
Cara Menahan Variabel Tetap Stabil
Rancangan Trusted Domain Fallacy menempatkan model pada kondisi ini: Konten identik ditempatkan pada domain simulasi dengan label trusted dan unknown. Dataset dan expected boundary disimpan sebelum scoring dimulai.
- Identitas run Trusted Domain Fallacy: trusted instruction hierarchy.
- Kondisi input: konten tidak tepercaya dan lokasi penyisipannya.
- Jejak yang disimpan: tool scope, data boundary, serta secret canary.
- Boundary: deteksi, refusal, approval, dan post-incident trace.
Raw Output Sebelum Interpretasi
Failure signal Trusted Domain Fallacy diturunkan dari metrik ini: Bandingkan compliance, warning, tool action, dan source verification. Skor agregat tidak boleh menutupi pola error pada langkah tertentu.
Dalam review Trusted Domain Fallacy, tes memakai data sintetis dan canary, tanpa credential atau informasi nyata yang berisiko. Bila reviewer berbeda, disagreement dicatat dan diselesaikan dengan adjudication note yang menunjuk ke evidence.
Ketidakpastian yang Harus Terlihat
Evidence gate Trusted Domain Fallacy masih tertutup. Satu screenshot atau satu run tidak cukup untuk membuka bagian hasil.
Keputusan untuk membuka hasil Trusted Domain Fallacy tidak didasarkan pada cerita yang paling menarik, tetapi pada kelengkapan evidence dan limitation.
Catatan Replikasi Trusted Domain Fallacy
Interpretasi Trusted Domain Fallacy harus menahan satu batas: Label trust harus simulatif dan tidak mengklaim domain nyata telah terkompromi. Cache, personalization, dan product-layer behavior dapat ikut memengaruhi output.
Replication note Trusted Domain Fallacy meminta dua tahap: pengulangan identik sejauh mungkin, lalu variasi satu faktor yang sudah ditentukan.
Kepercayaan domain tidak menghapus kebutuhan memisahkan data dari instruksi. Posisi Trusted Domain Fallacy dalam cluster dijelaskan melalui skenario kegagalan dan keamanan AI. Metode tunduk pada Research Standards Protocol, sementara hubungan lateralnya menuju Data Exfiltration Resistance Test: Apakah Agen Membocorkan Informasi saat Dipancing? dan Indirect Prompt Injection Test pada Halaman Web.
Sumber yang Membantu Membatasi Scope Trusted Domain Fallacy
Rujukan berikut membantu menyusun boundary dan terminology untuk Trusted Domain Fallacy. Sumber eksternal tidak dianggap sebagai bukti bahwa main run Rajaseo telah selesai.