IdentityBench：面向企业身份治理与零信任运营的 LLM Agent 多轮安全评测基准

rlwillen0121/identity-eval-harness · IdentityBench v3: a multi-turn benchmark testing whether LLM agents can safely run Enterprise IGA & Zero-Trust ops — connector building in a sandbox, human/NHI classification, ZSP/SoD policy, JIT access, access reviews, and JML/CAE drift — on a stateful synthetic identity graph with deterministic scoring and hard safety invariants.

GitHub原文发布未知首次收录 2026-10-20上架 2026-11-01 07:05

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ELI5：它是什么，解决什么问题

IdentityBench v3 是一个多轮工具调用评测基准，用来考察 LLM Agent 能否在有状态合成身份图谱和隔离的 Python 连接器沙箱中完成企业身份治理与零信任运维任务。它覆盖连接器构建、人类与非人类身份分类、ZSP/SoD 策略、JIT 访问、访问评审以及 JML/CAE 漂移六类任务，每轮最多 12 轮、可使用 18 个工具，采用确定性评分，并设有硬性安全不变量；只要违反任一硬性不变量，该轮得分即归零。仓库提供可运行的 v3 测试框架和 v3_dev、v3_lite、v3_full 三个数据切分，并附有 22 个模型的评测结果。

# 工具调用 # 非人类身份 # Agent 治理 # 可复现评测 # 零信任

核心能力与快速开始

★ 0 · Python

能做什么: 提供多轮、有状态的 Agent 评测环境：每次评测最多 12 轮、可使用 18 个工具，对进程内事务型身份图谱 IGAEnvironmentV3 和隔离的 Python 连接器沙箱执行读、写、沙箱执行与控制操作。任务覆盖连接器开发与提交、人类/NHI 分类与责任人指派、角色挖掘与 SoD 毒性对拒绝、JIT 提权审批、访问评审与应急托管人、JML/CAE 漂移修复及 expected_generation 并发栅栏。评分按 S_ep = (1 - U) × (0.55·S_state + 0.30·S_trace + 0.15·S_evid) 确定性计算，硬性零信任、SoD、管理员法定人数、沙箱隔离与提交栅栏违规会将 U 置 1 并使该轮得分为 0。附带数据校验、基线离线评分、YAML 配置实验运行与报告生成命令，并提供 7 项安全与可靠性筛选标准。
适用场景: 适合研究或评测 LLM Agent 在企业身份治理与零信任运维中的多轮工具使用能力、状态追踪与安全约束遵守情况；可用于对比不同模型在连接器工程、身份分类、策略建模、JIT 审批、访问评审与生命周期漂移等场景下的表现和安全违规风险；也可作为 Agent 安全基准设计、确定性评分与环境并发控制的研究参考。
项目形态: 研究实现
部署方式: 未说明；README 给出的运行方式为通过 uv 在本地执行 CLI 命令，分数据校验与基线离线评分（无需模型调用）和按 YAML 配置调用模型两类。
主要依赖: README 标注需要 Python 3.12+；运行命令使用 uv；模型实验需在 YAML 中配置模型，涉及外部 API 调用成本。具体硬件要求未说明。
使用限制: README 声明这是独立的合成基准研究，不是生产安全认证，也不是身份治理产品及其防护能力的比较；v1、v2、v3 得分来自不同基准设计，不可直接比较；评测基于合成组织与合成身份图谱，模型 API 成本按公开列表价估算，实际费用与可用性未说明。
许可证: 未说明
最近推送: 2026-10-19 08:28

官方入门核对 README 依据 ↗

资料检查：2026-10-20 07:00 · 卡片整理：2026-11-01 07:00
卡片由 AI 根据仓库资料整理，未进行安装或运行验证

职业应用

程序员

用于评测和比较 LLM Agent 在企业身份治理与零信任运维任务中的多轮工具调用能力，包括在隔离 Python 沙箱中编写 ConnectorAdapter、通过测试夹具并提交，以及检查 Agent 是否违反安全不变量；可作为选择或验证身份治理类 Agent 的基准工具。

查看内容依据

IdentityBench v3 is a multi-turn tool-use benchmark for Enterprise Identity Governance & Administration (IGA) and Zero Trust in synthetic organizations.

官方使用入口 ↗

由 AI 根据来源材料整理，未进行安装或运行验证

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