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 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 PACE,在工具调用前做路径隔离与效果授权
PACE 是面向工具调用型 LLM 智能体的运行时调解:当准入证据无法区分会改变行为的规格时,不在出口站点上撤销调解,而在最后一次工具调用前同时检查表示出的影响路径和请求权限。
提出 ZoneClaw,用记忆分区防御计算机使用 Agent 的持久记忆攻击
为 Agent 提出资源层授权系统 Pincer,用数字分身执行动态最小权限
Pincer 是加在现成 coding agent 上的资源层授权防御:用只受用户侧信息影响的 digital twin 做动态最小权限,并与 tool-call 层防御并存。要处理的是用户维护策略带来的权限蠕变和授权疲劳,以及不学习用户策略的 tool-call 分类器。作者引述工作称 auto mode 会放行多数不安全操作,并认为推理代码或复杂 shell 的效果在这一层不实际。
提出 FlowReview,用授权配对与确定性提交门控控制多智能体组合信息流
这篇工作把多智能体安全写成一件必须同时成立的事:拦住组合信息所启用的禁止使用,并完成同一场景里任务所需的授权使用。
提出 Pictionary,将不可信文本渲染成图像以防御提示注入
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
提出企业 MCP 零信任授权与发现扩展,在架构上拒绝提示注入下的越权调用
作者把零信任放在 MCP 工具调用边界:智能体即使被提示注入,也不能调用其凭证范围之外的工具。问题来自三点部署性质。调用意图会随不可信上下文改变。
提出 Provenance-Aware Transformers,隔离不可信来源防御间接提示注入
提出 ARIA,在冻结权重上用 SAE 做推理时遗忘门控
提出 IntentCap,按来源字段所有权合成并裁决 Agent 能力租约
IntentCap 是把智能体能力绑到当前任务意图、并按上下文来源划分字段所有权的权限机制。
为冻结模型与目标域自动搜索可部署的 Agent 安全 harness
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 SkillGuard,用可达性限制污染后的 Agent 能力
提出 PACE,用策略认证与签名决策记录拦截 DeFi 智能体违规交易
提出 SciTrace,为科学发现智能体加入跨阶段安全推理与工具轨迹核验
SciTrace 是加在科学发现智能体流水线上的安全框架,不是再在各阶段出口放一个独立过滤器。