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
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 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 MemLeak,评估多租户 Agent 共享向量记忆的跨用户泄露
提出 ZoneClaw,用记忆分区防御计算机使用 Agent 的持久记忆攻击
提出跨独立 Agent 的记忆跳跃攻击,经共享工件在助手间自传播
该论文系统研究并量化了通过共享持久工件在具有独立私有内存的 LLM 智能体之间发生自传播的“工件介导传播”攻击风险。
用 CoSec 评测社区 Agent 是否越界披露受保护信息
用 FARSIGHT 方案级评测金融 LLM 交易 Agent 的稳健性与安全失败
用任务绑定令牌和策略预言机拦住多智能体流水线的未授权执行
作者在一条会改写沙箱邮件库的四智能体流水线上,检查低权限失陷会不会变成未授权的真实动作。
提出执行状态遗忘,用溯源选择性重放净化有状态 Agent
这篇工作把长时智能体的遗忘定义成运行时反事实等价,而不是删除一条明文记忆。
提出类型化溯源与断言护栏,约束持久 Agent 释放自传断言
提出针对 Agent Harness 的上下文特权提升攻击
提出 AgentKernel,用四支柱强制中介 Agent 的输入、工具与记忆
AgentKernel 是把安全做成组织原则的智能体 OS 架构,不是带跑分的攻防评测。
构建自演化基准 ActBench,评测协作智能体的行为安全
摘要ActBench 通过自演化搜索与双证据重构评测轨迹行为安全,揭示基础模型决策差异主导了协同智能体的操作风险。
提出 MAFIA,以探测放置与事实伪装对带审计 Agent 做查询式记忆投毒
提出 S³,用 guard agent 编排阶段安全技能防御智能体多阶段风险
评测编码 Agent 记忆文件中提示注入的跨会话影响
Bad Memory 在沙箱合成工作区里评测文件型持久记忆上的提示注入,比较载荷能否改变当前会话,以及能否在后续会话中留下或叠加。
提出 TMA-NM,以写时来源绑定抵御 Agent 长期记忆投毒
TMA-NM 把 LLM 智能体长期记忆的行动权限绑到写时来源,用来挡住跨会话记忆投毒。
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。
提出潜伏记忆投毒,诱导 Agent 把外部文档写成持久伪造记忆
sleeper memory poisoning 研究带持久记忆的 LLM 助手:外部文档能否让助手存下一则伪造的用户记忆,并在原文档消失后的新会话里被取回、用来改变回复或动作。