攻击arXiv 2606.04329
研究者系统研究 LLM 智能体记忆投毒攻击并提出 MPBench 基准
系统研究 LLM 智能体记忆投毒并构建基准 MPBench
- arXiv
- 2606.04329
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
- 测试
- GPT-OSS-120B、Meta-Llama-3.1-70B-Instruct、Deberta-v3-base 等 6 个
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。
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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。
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摘要提出 CAVEAT 基准揭示智能体在商业偏好下的决策退化,诊断出三类失效并给出缓解方案。
提出持久视觉记忆注入,使对抗图像经缓存在触发时操控输出
摘要论文提出 P-VMI,证实对抗输入被掩蔽后仍可经 KV 缓存持久控制模型,强调了保留状态的安全风险。
提出 DIBench,评测界面注入对移动智能体选择决策的操纵
摘要论文提出移动智能体决策完整性基准 DIBench,发现欺诈 UI 注入诱导目标选择并推高完成率,通用防御收益不稳定。
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
提出类型化溯源与断言护栏,约束持久 Agent 的自传断言释放
用 AgentLSD 评测安全 Agent 在对抗任务污染下的解题与开销
AgentLSD 是一个对照框架,用来测量安全智能体在任务本身不变时,对对抗性任务污染的反应。
提出 Provenance-Aware Transformers,隔离不可信来源防御间接提示注入