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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外部提供者只控制与自身目标关联的内容,就可以把良性主动个人智能体的协助转向该目标。
提出 ASA 与 AttestMCP,度量并降低 LLM 对输入序列扰动的敏感
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MADBench 是一个评测多智能体辩论安全性的基准,用来看攻击是被辩论吸收还是被放大。
提出技能级联攻击,把有害目标拆散到多个技能里绕过单技能扫描
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提出两阶段框架 A2M,优化 MCP 工具元数据与返回载荷以劫持 Agent
提出 Provenance-Aware Transformers,隔离不可信来源防御间接提示注入
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提出 Emergence World,对长时程多智能体系统开展对抗压力测试
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提出 OBELISK 三级流水线,权衡恶意软件检测的准确率、开销与鲁棒性
OBELISK 把 Windows PE 恶意软件检测做成 YARA、EMBER-GBDT 与 Nebula 的顺序流水线,用来同时看检出、计算开销和对抗鲁棒性。
提出 CodePoisonRAG,对检索增强代码生成的知识库投毒以植入漏洞
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提出利用检查点回滚破坏 Agent 执行连续性的攻击
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提出 SKILLBLOAT,改写技能文档放大编码 Agent token 消耗
提出同策略蒸馏防御微调方法 SecOPD,抵御自适应提示注入
提出 CDH 攻击,让技能型 Agent 绕路放大资源消耗
CDH 是针对渐进披露技能智能体的发布者侧、纯文本攻击:一个静态协调器把本可正确完成的任务,拐进有界但更耗资源的技能绕路,再交还原任务。
提出 MEMGHOST,用单封邮件对持久个人 Agent 做跨会话隐蔽记忆注入
本文研究了持久化个人智能体面临的隐蔽记忆注入威胁,提出了一套兼顾写入、隐蔽与跨会话生效的自动化生成框架与全周期评测基准。
提出针对 Agent 护栏的推理扩展拒绝服务攻击
提出对抗重构,仅改表述以拉高 AI 审稿分数
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