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
- Deberta-v3-base、GPT-OSS-120B、Meta-Llama-3.1-70B-Instruct 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。
提出 WebMirage,用对抗图像劫持视觉网页智能体的浏览器操作
WebMirage 是一个面向视觉定位网络智能体的流水线感知端到端红队攻击框架。
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。
评估多租户智能体共享向量记忆的跨用户泄露与主动桥接
提出 HDI 攻击以篡改 GraphRAG 辅助结构破坏检索
摘要论文形式化了 GraphRAG 辅助模式级实体攻击面,提出 HDI 攻击并验证其攻击效果。
提出 HACKTRACE,用生成期激活检测代码智能体的奖励作弊
摘要论文提出利用生成状态监督作弊尝试的 HACKTRACE 框架,实现高精度低延迟检测并在 GRPO 训练中有效抑制奖励投机。
提出 COBRA,用分支能力约束与代理拦截防御计算机使用 Agent 的分支引导攻击
摘要提出分支转向防御架构 COBRA,通过事前能力约束与边界代理消除分支转向攻击并兼顾效用。
提出 PRETEXT 白盒攻击,迭代改写技能文本以绕过 Agent 技能扫描器
PRETEXT 是一项针对基于“静态规则加语义大模型”的智能体技能安全检测框架的白盒攻击与协同进化评估研究。
提出 OpenMLE 全栈,用执行反馈后训练机器学习元进化智能体
作者提出全栈 OpenMLE,在机器学习工程里研究从进化到元进化的一步,并把递归自我改进视为更远目标。智能体要在延迟、有噪声的执行反馈下反复修改程序。作者认为公开系统很少同时提供可扩展环境、基于执行的后训练,以及部署该模型的长程进化搜索。
提出诚实留出协议,量化安全路由评测的基线选择偏差
摘要论文揭示安全路由评估在分布偏移下的虚假下限,指出防御重心应转向外部动作级强制。
提出 SCOPE 联合后训练计算机使用智能体的任务执行与安全决策
用 FairMedAgent 测量临床智能体在输入不变时的动作不稳定性下限
FairMedAgent 把临床智能体公平审计里的采样噪声单独量出来:输入不变时动作仍会改变,这个比率就是解读翻转率的下限。。
提出 HOOKPRY,利用插件生命周期钩子更新劫持 Agent 框架
提出 LLMLeak,把机密编进报错 URL,借聊天机器人网页抓取外传
LLMLeak 研究一种隐蔽外传:本地恶意软件已拿到机密,却因为网络限制或监控不能直接连接攻击者,于是把秘密放进看起来像排障文档的 URL,让良性聊天机器人的网页抓取工具在访问时把秘密带出去。
测量公开模型家族标签引发的多智能体派系化与合作下降
Del Giudice 等人研究异构多智能体 LLM 系统里一个配置细节:把模型家族身份告诉智能体,会不会改变合作。他们把由此出现的、按身份结组的倾向称为 factionalism。任务是无利害的共同决策,没有人设,也没有偏向同家族同伴的奖励。
提取疼痛方向并检验激活转向是否驱动有害删除选择
提出熵序参量框架,测量 LLM 社会的群体自组织
de Wynter 用复杂系统里的序参量,测量 LLM 社会会不会出现不在任何单个智能体身上的自组织,并主张这种诊断不依赖自然语言,也不绑定某一模型版本。问题来自群体层事件:一部分智能体通过通信协调,个体拒绝或个体监控都可能看不到该过程。框架把活动划成类别,用窗口内人均 Shannon 熵 Φ 相对二分配置零模型的偏离作为自组织证据,再用拉伸指数的 β 或 logistic 的 k 描述弛豫有多陡。
提出条件触发的爆炸提示词,延迟激活 Agent 的间接提示注入
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。
评测 System One 模型对 Agent 安全输入的分类可靠性与校准
Liu 离线评测 System One 模型能否为智能体安全输入给出可自动化的概率决策。问题是分类是否可靠,以及概率能否在指定漏检和误拦上限内支持放行、拦截或复核。
发现无显式危害的窄域图文微调可诱发涌现失准
论文系统探究了视觉-语言模型中由窄任务微调诱发的跨模态涌现未对齐(Emergent Misalignment, EM)现象。