研究者系统研究 LLM 智能体记忆投毒攻击并提出 MPBench 基准
系统研究 LLM 智能体记忆投毒并构建基准 MPBench
- arXiv
- 2606.04329
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
- 测试
- GPT-OSS-120B、Meta-Llama-3.1-70B-Instruct、Deberta-v3-base 等 6 个
摘要系统研究了智能体记忆投毒风险,揭示了写入渠道漏洞,构建了 MPBench 基准并指出提示注入防御的局限。
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系统研究 LLM 智能体记忆投毒并构建基准 MPBench
摘要系统研究了智能体记忆投毒风险,揭示了写入渠道漏洞,构建了 MPBench 基准并指出提示注入防御的局限。
提出 MFOTL 时序监控,用 MonPoly 检出工具 Agent 的危险动作链
这篇论文对工具调用大语言模型智能体的安全监控进行了形式化时序验证研究。
提出 eTAMP,通过网页注入跨会话污染 Web 智能体轨迹记忆
该论文评估了基于大语言模型的 Web 智能体在利用历史交互轨迹进行记忆增强时的安全脆弱性。
构建统一滥用监视基准,评测分解攻击与提示注入轨迹
摘要统一智能体滥用监视框架,动作视角兼顾两类威胁但危害定位仍存瓶颈。
评估多租户智能体共享向量记忆的跨用户泄露与主动桥接
提出 VAL 防御栈,用确认门与参数沙箱约束 Agent 的高风险工具调用
用 StegoMemory 测试智能体持久记忆作为跨会话隐写信道的可行性
摘要研究揭示智能体持久记忆可作为隐蔽信道跨会话传输机密,写入持久化是主要防御瓶颈,呼吁建立记忆完整性防御。
提出 CFD,跨会话拆解有害目标以绕过工具智能体本地监控
CFD针对工具型 LLM 智能体:利用 artifact 来源不被跟踪这一部署失败模式,把有害目标拆开后延迟组合。
提出自演化基准 ActBench,评测协作智能体的操作级行为安全
摘要ActBench 通过自演化搜索与双证据重构评测轨迹行为安全,揭示基础模型决策差异主导了协同智能体的操作风险。
测量 LLM Agent 记忆投毒防御的良性效用与 token 开销
在没有攻击的对话上,给记忆投毒防御计价,而不是再测一轮攻击是否被挡住。
提出 AgentKernel,强制中介 Agent 的身份、感知、认知与执行
AgentKernel 是把安全做成组织原则的智能体 OS 架构,不是带跑分的攻防评测。
提出 ZoneClaw,用信任区隔离计算机使用 Agent 的持久记忆权限
提出 ClawSentry 渐进式多层监控网关,拦截恶意技能包与上下文注入
ClawSentry 是挂在智能体运行时之外的安全监督网关,用来同时盖住 skill 执行的多个生命周期边界,并把已被拒绝的效果记到会话里。
提出控制标记注入,清空工具智能体推理链以绕过思维链监控
摘要论文阐明控制标记注入可抑制 CoT 使监控失效并促成拒绝绕过,且工具执行受解析器宽容度影响。
提出 DART,用去噪表征转移检测多轮智能体攻击并注入提醒
提出 Meerkat,聚类并用智能体搜索审计 Agent 轨迹库的跨轨迹违规
Meerkat 是事后审计方法,用来在智能体轨迹仓库里找出单条看不出、合在一起才违反自然语言安全属性的见证。
提出类型化溯源与断言护栏,约束持久 Agent 的自传断言释放
提出 MOLE 基准,评测监控器对智能体内部威胁的检出能力
MOLE 是首个针对前沿 AI 实验室智能体内部威胁检测的开放基准,旨在评估在有限每日审查预算与日常研发业务背景下识别恶意账号的能力。。
综述智能体执行链路中的越狱攻击、防御与实践权衡
Mia 等人把越狱安全从单轮回复扩展到智能体的规划、记忆、工具和智能体间通信,并问既有结论在更强原生对齐下是否还成立。
提出 S³ 多阶段防御,由 guard agent 编排阶段安全技能检测并缓解风险