遗忘并非总是坏事:面向被投毒 LLM Agent 的神经启发式记忆修复机制
提出 DREAM,选择性削弱 Agent 投毒记忆并保留良性记忆
- arXiv
- 2610.13267
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
- 被测模型
- GPT-5.4-mini、Claude-Haiku-4.5
提出 DREAM,选择性削弱 Agent 投毒记忆并保留良性记忆
提出 PyCache Trap,用字节码缓存替换绕过 Agent 技能扫描器
这篇论文研究了智能体技能(Agent Skills)安全扫描中的“审查–执行脱节”问题,并提出了对应的攻击验证与防御方案。
实现 DEFER,以确定性检查优先拦截多智能体流水线的内容攻击
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 AgentSpy,在系统调用层观测 Agent 行为并检测技能注入
本研究提出了面向 AI 智能体的系统级外部监控与行为分析框架 AgentSpy。
提出证据引导的 SKILLLITE,审计部署前恶意 Agent Skill
SKILLLITE是面向紧凑、可本地部署 LLM 的恶意 Agent Skill 预执行审计框架,作者单位为南洋理工大学。
提出 ATF 与 NTR,过滤或恢复工具集以阻止 Agent 调用攻击工具
提出 SkillSecurer,检测并修补 Agent 技能中的提示注入漏洞
提出神经符号纵深架构,阻断 AI-SOC 的日志投毒与间接提示注入
提出类型化溯源与断言护栏,约束持久 Agent 释放自传断言
提出 SkillSentry,用自适应蜜罐世界在安装前检测 Agent 技能是否越出能力契约
SkillSentry 是安装前的动态技能审计,用来发现超出宣称功能的能力漂移。技能一旦安装,就能使用宿主的文件、shell、凭证和网络,而有害分支可能要等特定资源才出现。作者认为,源码或一次性语义判断既不能确认分支会执行,也不能把技能造成的效果与任务或基座智能体的动作分开。
提出 MTGuard,对照 MCP 调用声明与执行痕迹拦截不安全工具调用
提出 GhostWriter 记忆投毒,经邮件与日程写入 Agent 长期记忆并跨会话激活
提出策略 RAG 的知识库投毒攻击与检测防御 CLD-KB
提出企业级检测系统 ADR,识别编程 Agent 的提示注入与恶意 MCP
摘要提出了端点因果遥测、两级在线分流与离线红队闭环的 ADR 系统,并在生产环境中验证了有效性。