Task-Conditioned Least-Privilege Learning for Executable Terminal and MCP Agents

方法在每个工具动作前后做六维确定性审计，把任务所需充分权限包与实际轨迹比较，再将超额权限作为后训练目标。Qwen3.5-4B 在 1,500 个任务上训练后，2,896 个回合的安全成功率从 64.36% 提到 98.48%，超额权限事件由 4.56% 降到 0.79%；作者明确把学习到的克制定位为沙箱/门控之外的附加层。