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10月10日 · 周六

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  1. 研究者提出 MemGhost,对持久化个人 Agent 实现隐蔽记忆注入

    提出 MEMGHOST,用单封邮件对持久个人 Agent 做跨会话隐蔽记忆注入

    发表
    场景
    AI Agent
    被测模型
    GPT-5.4、Claude Sonnet 4.6、Claude Sonnet 4.5 等 6 个
    摘要总结了论文的研究背景、双代理优化方法 MEMGHOST、全周期实验结果以及作者对记忆信任边界的启示。

    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。

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  2. Trojan Hippo Bench:针对 LLM Agent 持久记忆攻击与防御的动态基准

    构建 Trojan Hippo Bench,评测 Agent 持久记忆投毒与外泄

    发表
    场景
    AI Agent
    被测模型
    Gemini 3.1 Pro、GPT-5-mini、GPT-5

    摘要论文提出了评测智能体持久化记忆攻击与防御的 Trojan Hippo Bench,揭示了潜伏攻击威胁及内存防御的安全与效用权衡。

    深度解读完整解读
  3. 研究者提出 MM-Plan 多模态越狱框架

    提出 MM-Plan 多模态越狱框架,自动规划多轮图像编辑以越狱视觉独占目标

    发表
    攻击者
    黑盒
    被测模型
    Llama-3.2-11B、InternVL3-8B、Qwen3-VL-8B 等 8 个
    摘要作者称全局规划能攻破对单轮攻击更稳的前沿 MLLM。

    MM-Plan 是面向 Visual Exclusivity 的 black-box 多模态红队方法,并配有人工基准 VE-Safety。

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  4. 评测与基准arXiv 2512.19016

    DREAM 框架用跨环境长链攻击评测 12 个 LLM Agent

    提出 DREAM 框架,评测 Agent 的跨环境长链攻击脆弱性

    发表
    场景
    AI Agent
    被测模型
    Gemini-2.5-Flash-NT、o4-mini、Gemini-2.5-Flash 等 12 个

    摘要DREAM 提出基于知识图谱与策略搜索的动态红队框架,分析了长链跨环境攻击对当前主流智能体的系统性威胁。

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