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。
提出临时可见性协议,限制持续摄入 RAG 向量库的投毒暴露
这篇工作给持续摄入的 RAG 向量库一个失败关闭的临时可见性协议,把协议能限制的未核验暴露和依赖检测器的中毒暴露分开。
提出 multi-CaMeL,在智能体调用边界隔离可信指令与非可信数据
摘要论文针对多智能体中单体防御不组合的边界清洗问题,提出 multi-CaMeL 协议彻底阻断了 MultiAgentDojo 上的注入攻击。
提出利用共享冷却的跨租户干扰攻击,并设计租户隔离机制
摘要揭示网关共享冷却漏洞,提出来源检查与租户隔离防御。
提出 IEC 与 IntAct,测量并修复 Agent 工具调用的路径篡改
摘要论文界定工具调用在执行路径中的意图偏离问题,提出无执行归因协议与跳级修复,为智能体工程提供评测与设计准则。
提出身份绑定且委托只衰减的能力令牌,用上下文外钱包约束智能体
代表人类行动的分布式智能体,需要一种不把密钥放进语言模型上下文的授权方式。
提出多智能体系统提示注入的威胁模型与四层架构防御
提出 Provenance-Aware Transformers,隔离不可信来源防御间接提示注入
提出 Auto Mode ++,加固编码 Agent 阻断监视器
摘要系统评估生产阻断监视器在面对持续恶意智能体时的表现,提出加固防御并指明多上下文防御挑战。
提出意图驱动本地框架 Veilmind,净化发往远程模型的提示词
本地侧的意图驱动净化,用来降低用户提示词发往不受信任远程模型时的敏感属性暴露。
提出 SkillSonar,把运行时防护做成可演化技能以拦截恶意技能
提出 Skill-as-API,隔离多智能体协作中的 skill 正文与系统提示词
Skill-as-API 是面向智能体软件工程的协调协议,用来在跨组织调用时把 skill 的代码和系统提示词留在所有者进程。作者针对三条威胁:经通道或命名空间抽取专有方法,用注入让被调用模型输出系统提示词,以及协作结束后权限继续保留。
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。