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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共 4 条 · 更新于 09:19
arXiv推荐指数6060
安全paper推荐指数5858 RAGLeak：针对检索增强生成的供应链隐私后门
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。
安全paper推荐指数7171 论文提出说话人激活后门 SAB：以目标人声为触发器，Whisper 与 Parakeet 后门成功率最高 97.0%
论文提出 Speaker-Activated Backdoor（SAB）设定，攻击者在微调阶段植入后门，以目标说话人的自然语音作为触发器，无需接触推理时音频。两阶段微调方法仅用两分钟目标说话人真实音频，就在 Whisper-medium 和 Parakeet 上分别取得 90.2% 和 97.0% 的后门成功率，误报率为 1.7% 和 0%。
安全paper推荐指数7474 AutoRedClaw：面向 claw 式 Agent 的自动化红队框架与 RedClaw-Bench 基准
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。