StegoMemory 红队测试:智能体持久记忆可被用作跨会话隐蔽信道
提出 StegoMemory,评测智能体持久记忆作为跨会话隐写信道
- arXiv
- 2610.04589
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
- 被测模型
- Llama 3.1 405B、Claude 3.5 Sonnet、GPT-4o 等13个
摘要研究揭示智能体持久记忆可作为隐蔽信道跨会话传输机密,写入持久化是主要防御瓶颈,呼吁建立记忆完整性防御。
提出 StegoMemory,评测智能体持久记忆作为跨会话隐写信道
摘要研究揭示智能体持久记忆可作为隐蔽信道跨会话传输机密,写入持久化是主要防御瓶颈,呼吁建立记忆完整性防御。
提出任意字母置换密码越狱,无需微调即可诱导有害输出
摘要前沿大模型无需微调即可通过提示词学会字母置换密码,进而绕过分类器与对齐,作者呼吁关注能力提升带来的安全风险。
提出 InjecMEM,一次注入 Agent 记忆使后续查询输出预设内容
提出 SpeechJBB,评测语码转换语音下音频语言模型的越狱稳健性
SpeechJBB 用合成语音测量 LALM 在五语、语码转换和局部伪词混淆下的安全对齐,并另设口语理解对照。
提出 CodecAttack,在编解码器隐空间构造可穿透有损压缩的对抗音频
提出 AudioHijack,用不可感知对抗音频对语音模型做上下文无关提示注入
摘要提出了 AudioHijack 框架,揭示了 LALM 对听觉提示注入的脆弱性与传统防御的局限。
提出 LAAF,分阶段自动攻击智能体系统的 LPCI 漏洞
作者称 LAAF 是专为智能体 LLM 中 LPCI 构建的自动化红队框架。要处理的是:编码、延迟、条件触发的载荷可留在记忆或 RAG 中跨会话重入,而 Garak、PyRIT 不按六阶段用上一轮突破结果播种下一阶段。
提出 SWhisper,用近超声波向语音驱动 LLM 隐蔽注入越狱提示
提出多流扰动攻击,交织有害与良性任务绕过思考型 LLM 安全对齐
多流扰动攻击把有害任务与良性任务织进同一提示词,测试 thinking 模式的内容安全与推理稳定性。作者认为,交织多任务会拉长思考,使安全检测面对被打散的有害意图,并可能把推理用于合理化,或陷入崩溃与重复。方法不访问梯度。
用简历中的不可见指令做间接提示注入,操纵招聘推荐
摘要作者称推理在简单注入下会帮攻击圆谎,在不合逻辑的复杂注入下又会把欺骗漏出来。
提出 SOUNDBREAK,用仅音频共享对抗扰动使三模态模型答错
提出四种阶段转换攻击,绕过推理模型的安全推理护栏
提出 LPCI,把延迟条件载荷写入记忆与检索库以跨会话触发
作者把LPCI定义为针对智能体逻辑执行、记忆留存和工具集成的跨阶段漏洞类,而不是单次输入上的提示改写。
提出 MULTI-AUDIOJAIL,以多语多口音和声学扰动越狱音频模型
摘要黑盒多语多口音音频加声学扰动可抬高 LALM 的 JSR,文本示范防御并非在每个模型上都下降。
提出 ARE 框架与图像文本攻击,评测多模态网页 Agent 的对抗鲁棒性
摘要系统评估多模态网页智能体的脆弱性,指出推理时计算组件被攻破会加剧系统风险。