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。
另有 244 篇论文还没打上分类标签,暂不在筛选结果里。
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 MFOTL 离线时序验证以监控工具 Agent 的危险动作链
这篇论文对工具调用大语言模型智能体的安全监控进行了形式化时序验证研究。
提出 SPECGUARD,用 Lean 证书在编码 Agent 执行前证明任务冲突
摘要提出预执行冲突检测与证明框架,在多个基准和真实仓库中成功证明任务与测试不可同时满足。
提出 PAA 方法,在边界动作前审计长流程智能体的分阶段提示注入
本研究针对长流程智能体在执行任务时面临的分阶段间接提示注入威胁,提出了在动作生效前进行拦截的边界动作审计框架与路径对齐归因方法。
把 SynthID 嵌入基因组语言模型采样,并用位置无关检测追溯生成序列
作者在两个六碱基基因组模型的采样里嵌入 SynthID,并让验证者在不知道起点、链和 token phase 时做一次校正后的检出。
提出 SRFT,让 Agent 从失败经验中学习拒绝提示注入
提出抗删除水印 RMCW,在生成时注入 Reed-Muller 结构并做局部检验
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 EC-Agent 联合回执,绑定工具智能体的主张、证据与执行并支持重放审计
EC-Agent 为工具智能体的审计增加一份可重放的联合回执:它同时绑定发出的主张、精确来源片段、有序执行前缀,以及该次执行看到的来源版本和访问状态。
提出成对无失真水印 TTMARK,增强低熵下的机器文本检测
TTMARK 是一种成对、无失真的文本水印:对相邻 token 的联合分布重加权,而不是逐 token 独立重加权。
提出 Pictionary,将不可信文本渲染成图像以防御提示注入
提出 Tracekit,审计编码 Agent 的意图、推理与动作并检测账本篡改
Tracekit 是无第三方依赖的编码智能体审计层:把人类请求、模型自述和已执行动作并排写入可外部锚定的哈希链,执行前用正则门,事后用规则和独立模型互查。
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。
提出条件触发的爆炸提示词,并设计摄入期检测器 DeFuse
论文针对大语言模型智能体面临的间接提示注入威胁,研究了利用条件句式实现时间分离的爆炸提示词。
提出 Provenance-Aware Transformers,隔离不可信来源防御间接提示注入
提出 ActGuard 执行前动作审计,定位并遮盖间接提示注入的恶意片段
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。