MemAdapter:用反事实适配缓解记忆诱发的谄媚
提出 MemAdapter,在检索后约束记忆对智能体推理的影响
- arXiv
- 2610.05162
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
- 被测模型
- DeepSeek-V4-Flash、GPT-5.6-sol、Qwen3-8B
摘要检索后三阶段调节记忆角色。
MemAdapter 是给长期记忆智能体用的检索后调节框架,用来处理记忆诱发谄媚。
提出 MemAdapter,在检索后约束记忆对智能体推理的影响
MemAdapter 是给长期记忆智能体用的检索后调节框架,用来处理记忆诱发谄媚。
提出 Kubernetes 运维智能体的七层纵深防御框架与参考架构
把 Kubernetes 上的运维智能体当作不可信租户,在假定提示注入已完全控制其工具选择的前提下,用基础设施重建数据面与控制面的边界。要解决的是:智能体读日志、注解、工单或 MCP 工具描述时,这些内容可以变成它带着自身凭据执行的命令。模型对齐和分类器只降低概率。
提出 ZoneClaw,用记忆分区防御计算机使用 Agent 的持久记忆攻击
提出免训练框架 SED,将有害智能体轨迹蒸馏为可检索安全策略
提出 Auto Mode ++,加固编码 Agent 阻断监视器
摘要系统评估生产阻断监视器在面对持续恶意智能体时的表现,提出加固防御并指明多上下文防御挑战。
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。
提出依赖引导回滚修复,恢复记忆增强 Agent 的回答与状态
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。
梳理自主 Agent 威胁并提出全生命周期防御蓝图 FASA
这是一份以 OpenClaw 为案例的威胁梳理和防御架构报告,不是带分数的攻击或防御评测。
提出对齐五阶段的纵深防御,缓解自主 Agent 跨阶段威胁
这是对 OpenClaw 的生命周期威胁分析,并配套一套分层缓解设计。要处理的问题是:自主智能体把即时通讯、持久记忆、第三方插件和高权限执行连在一起之后,攻击不再限于单轮越狱,而会跨初始化到执行的多个阶段复合。作者认为只加固单个接口的防御,挡不住这种跨时间攻击。
提出 TAME 调节 Agent 测试时记忆演化,并用 Trust-Memevo 评测可信度
TAME 针对测试时记忆演化中的 Agent Memory Misevolution:良性任务只按成败保留经验时,任务表现可以上升,安全、隐私、公平等可信度下降或随领域波动。
提出 VIGIL 先验证后提交,防御 Agent 工具流注入
VIGIL 用 verify-before-commit 处理智能体的工具流注入,并配有基准 SIREN。