LTBD:用可学习信任边界分隔符防御提示注入
提出 LTBD,用可学习分隔符隔离可信指令与不可信数据
- arXiv
- 2610.11634
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- LLM 应用
- 被测模型
- Llama3-8B-Instruct、Llama3.1-8B-Instruct、Falcon3-7B-Instruct 等 4 个
摘要LTBD 只训练四个分隔符嵌入。
LTBD 是一种不改基座权重的提示注入防御:只学习用来标出可信指令与不可信数据边界的四个 token 嵌入。
提出 LTBD,用可学习分隔符隔离可信指令与不可信数据
LTBD 是一种不改基座权重的提示注入防御:只学习用来标出可信指令与不可信数据边界的四个 token 嵌入。
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Secure-CUA 要限制图形界面里不可信内容对 CUA 决策和 GUI 执行的影响,同时保留合法任务所需的不可信信息。
提出临时可见性协议,限制持续摄入 RAG 向量库的投毒暴露
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提出 IEC 与 IntAct,测量并修复 Agent 工具调用的路径篡改
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提出 Safety Operator,用谱优化调节安全指令表达强度
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提出意图驱动本地框架 Veilmind,净化发往远程模型的提示词
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用后验重加权解释多模态上下文越狱,并提出风险门控的良性示例注入防御
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提出 AlcaTRAz,用锚定字符规则树改写提示以防御越狱
提出 SkillSonar,把运行时防护做成可演化技能以拦截恶意技能
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提出 WebMCP-Phalanx,用能力凭证与双智能体隔离浏览器工具调用
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提出 SecureForge,在推理时优化系统提示以减少编码智能体的代码弱点
SecureForge是一条只用 API 和静态分析、在推理时加固编码模型的流水线。