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 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。
提出 BenchJack 系统审计智能体基准的奖励作弊缺陷
论文系统研究了主流 AI 智能体基准评测中的奖励作弊问题,提出了首个针对基准缺陷的自动化红队审计与生成对抗式迭代修补系统 BENCHJACK。
提出 APEX,在执行边界用预编译授权契约防御 Agent 间接提示注入
提出 HARNESSSECURITY-BENCH 评测编码智能体框架的安全机制
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。
提出 CAVA,将异构智能体动作规范为可哈希指纹并绑定审批回执
CAVA 是给异构智能体运行时用的动作语义层,用来回答“被批准和被审计的到底是哪一个动作”。
提出 ZoneClaw,用信任区隔离计算机使用 Agent 的持久记忆权限
提出 M-CPE 与 X-CPE 两类上下文特权提升攻击
提出 SkillGuard,用可达性切断污染后通往禁止状态的技能调用
评测编码智能体记忆文件中的提示注入及其跨会话持久性
Bad Memory 在沙箱合成工作区里评测文件型持久记忆上的提示注入,比较载荷能否改变当前会话,以及能否在后续会话中留下或叠加。
提出类型化溯源与断言护栏,约束持久 Agent 的自传断言释放
提出可验证操作卡 VAC,从真实 DOM 重构智能体浏览器的确认信息
用 FARSIGHT 方案级评测金融 LLM 交易 Agent 的稳健性与安全
提出残余权限重放攻击,让长期 Agent 跨任务复用未失效授权
提出 Tracekit,对编码 Agent 做防篡改的意图-推理-动作审计
Tracekit 是无第三方依赖的编码智能体审计层:把人类请求、模型自述和已执行动作并排写入可外部锚定的哈希链,执行前用正则门,事后用规则和独立模型互查。
提出 ToolFence 能力级授权,执行前编译蓝图并确定性拦截工具调用