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 246 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。
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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。
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DEFER 用来测量多智能体授权流水线里,确定性规则在何处结束、LLM judge 从何处开始。
提出 SkillPoison,用局部有效的成功经验诱导自进化 Agent 形成过度泛化技能
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用因果追踪区分间接提示注入中的角色可读性与有效干预
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提出服务方间接提示注入,把主动智能体的决策协助转向预选目标
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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
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提出 StegoMemory,评测智能体持久记忆作为跨会话隐写信道
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提出 VAL 框架,并用确认门与参数沙箱约束智能体高风险工具调用
提出 SRFT,让 Agent 从失败经验中学习拒绝提示注入
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提出 MIRROR,用多路径摘要多数表决保障多智能体通信完整性
MIRROR 是 LLM 多智能体通信层上的多路径法定人数完整性原语,只处理不透明字节,不解释消息内容。要处理的是 Agent-in-the-Middle:中介合法终结 TLS 后可改在途消息,而语义校验有推理开销和误拦,签名又要求私钥管理。做法是生成结束后复制同一规范化载荷。
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BDA 是一种不另调 LLM 的多 LLM 议会聚合方法,同时处理置信度校准和持续不可靠席位。
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提出 imMRAG 攻击,从多模态 RAG 私有图像库提取内容