PerMIT:用机器校验完整性定理与社区信任保护 LLM Agent 持久记忆
PerMIT 提出一种面向 LLM Agent 持久记忆的架构,在仅信任用户输入与闸门确认值的显式假设下,通过有限记忆接口管控不可信环境值的释放与使用,并保留 Agent 的多轮规划与工具选择能力。
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PerMIT 提出一种面向 LLM Agent 持久记忆的架构,在仅信任用户输入与闸门确认值的显式假设下,通过有限记忆接口管控不可信环境值的释放与使用,并保留 Agent 的多轮规划与工具选择能力。
研究者提出 RAGLeak,一种针对检索增强生成(RAG)的供应链隐私后门,被触发的生成器会把检索到的私密文档做可逆混淆而非直接复制或改写,再由辅助 LLM 还原隐藏内容。
研究者提出 RAGLeak,一种将信息泄露与直接文本暴露解耦的 RAG 供应链隐私后门攻击,触发后由生成器对检索到的私密文档做可逆混淆,再由辅助 LLM 高保真还原。在三个模型家族和三个应用领域上,RAGLeak 的 ASR 最高达 100%,对正常效用影响有限,在代表性检测类防御下 ASR 最多下降 10 个百分点。该后门在干净微调后以及跨模型规模和版本仍然有效,代码已开源。
AutoRedClaw 是一个面向持久化 claw 式 LLM Agent 的自动化红队框架,可同时生成端到端状态投毒攻击及其运行所需的任务环境,并据此构建 330 例的 RedClaw-Bench 基准。