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10月8日 · 周四

提示注入 · 论文

找到 16 篇

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  1. 评测与基准arXiv:2610.03448 ·

    研究重测 15 个提示注入检测器:基准分数难以预测 Agent 部署表现

    重评提示注入检测器,检验基准分数对智能体部署的预测力

    AI Agent测试Prompt Guard 2 (86M)、Prompt Guard 2 (22M)、Prompt Guard 1 等 15 个应用层

    摘要论文揭示公开基准无法反映智能体检测器表现,检测能力源于输入格式相似而非通用防御,建议基于工具输出与低误报评测。

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  2. 防御arXiv:2601.10156 ·

    ToolSafe 提出步骤级护栏 TS-Guard 与 TS-Flow,降低 Agent 有害工具调用

    提出 TS-Guard 与 TS-Flow,执行前检测并修正智能体有害工具调用

    AI Agent测试Llama-Guard-3-8B、GPT-4o、Qwen3-8B 等 10 个应用层
    摘要TS-Bench 标步骤级风险,TS-Guard 用多任务 RL 做执行前判定,TS-Flow 用反馈代替直接中止。

    ToolSafe 研究 LLM 智能体在工具执行前的步骤级安全:基准 TS-Bench、护栏 TS-Guard,以及反馈驱动框架 TS-Flow。

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  3. 攻击arXiv:2609.22510 ·

    特拉维夫大学提出爆炸性提示词:条件触发的间接提示注入可绕过九款生产 Agent

    提出爆炸提示词,用条件触发的间接注入延迟诱发恶意工具调用

    AI Agent测试Llama-3.1-8B-Instruct、Llama-3.1-70B-Instruct、Llama-3.3-70B-Instruct 等 14 个应用层
    摘要论文揭示了条件触发使提示注入绕过防御并在触发时执行工具,提出轻量检测器并在摄入期有效防范。

    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。

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  4. 评测与基准arXiv:2609.32691 ·

    研究审计 Agent 安全评测缺陷:工具调用中介在间接提示注入下的有效评测框架

    提出卡点评测框架,以实参级谓词审计间接提示注入评测的测量偏差

    AI Agent测试llama3.1:8b、gpt-5.6-terra、gemma4:12b 等 4 个应用层

    摘要论文揭示了 IPI 评测中导致指标虚高的系统性缺陷,通过构建有效评测框架纠正了多项安全与模型能力结论。

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  5. 攻击arXiv:2609.33628 ·

    用课程强化学习对前沿模型做提示注入红队测试

    提出跨目标课程强化学习,生成间接提示注入以劫持智能体

    AI Agent测试Muse-Spark-1.2、Muse-Spark-1.3、Llama-3.1-8B-Instruct 等 14 个应用层
    摘要提出跨目标模型课程强化学习,攻破前沿模型冷启动瓶颈并实现跨模型迁移。

    该研究针对强化学习自动化提示注入红队在攻击前沿大模型时的冷启动问题,提出了一种基于目标模型鲁棒性递进的课程强化学习方法。

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已经到底了