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。
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 M-CPE 与 X-CPE 两类上下文特权提升攻击
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
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
用 FARSIGHT 方案级评测金融 LLM 交易 Agent 的稳健性与安全
提出免训练框架 SED,把智能体有害轨迹蒸馏成可检索安全策略