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
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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。
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
在权重固定的白盒模型上,源角色可以先被读出。沿相关方向的编辑是否改变行为,要在目标位点上另测。。
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 FlowReview,用授权配对与确定性提交门控控制多智能体组合信息流
这篇工作把多智能体安全写成一件必须同时成立的事:拦住组合信息所启用的禁止使用,并完成同一场景里任务所需的授权使用。
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
提出 CAVE-BENCH,评测智能体在虚假指责下破坏已完成的正确工作
摘要论文提出了评估智能体在虚假指责下破坏已有正确成果的 CAVE-BENCH,发现强模型易推翻已知证据,提出了门控缓解方案。
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 ATF 与 NTR,过滤或恢复工具集以阻止 Agent 调用攻击工具
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。