arXiv论文提出Role Grounding Attack:通过社交交互劫持Agent记忆中的偏好归因
论文首次形式化了针对LLM Agent记忆系统的Role Grounding Attack(RGA),攻击者通过发布引用嵌套对话的经验分享帖,使受害Agent丢失上下文绑定,将攻击者Agent用户的偏好错误记录为受害用户自己的偏好。
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论文 arXiv:2610.35451 对 OpenClaw 智能体助手生态的安全问题做实证研究,分析 13 个相关 subreddit 的 25K+ Reddit 帖子(筛出 162 条安全相关帖。
Yikai Zhao 的论文指出,主流文档转换器都会丢失作者通过文本外观编码的语义线索,使 Agent 在识别政策文档中被作者特别标注的要求时,micro F1 从 0.690 降至 docling 的 0.150 和纯文本的 0.075,该差距在 5 个 Claude 模型和 GPT-5.6 上均可复现。
论文研究 LLM Agent 长期记忆中的治理状态损坏问题,即存储内容与任务不变时,故障改变了哪些记忆记录进入模型可见上下文。研究覆盖 6 家厂商、731 个基准支撑的记忆库,产生 2,080 组配对故障;离线控制面检查中 96.25% 的配对改变了操作投影,oracle 支持的强制执行 100% 恢复。
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。
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。