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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 CredLeak-Bench，评测 Agent 在钓鱼登录与收件箱中的凭据泄露
提出 Mind2Web-Injection，评测网页 Agent 截图护栏的证据对齐
Mind2Web-Injection 用来检查网页截图护栏的判决是否对齐到该用的画面证据。。
提出 SecOPD 同策略蒸馏微调，降低模型对自适应提示注入的顺从
提出 SkillGuard，用可达性切断污染后通往禁止状态的技能调用
提出 ActGuard，在执行前审计并遮盖诱发动作偏离的间接注入
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
提出条件触发的爆炸提示词，延迟激活 Agent 的间接提示注入
论文针对大语言模型智能体面临的间接提示注入威胁，研究了利用条件句式实现时间分离的爆炸提示词。
提出跨目标课程强化学习，生成间接提示注入以劫持智能体
该研究针对强化学习自动化提示注入红队在攻击前沿大模型时的冷启动问题，提出了一种基于目标模型鲁棒性递进的课程强化学习方法。