Speculative Safety Honeypot: Toward Proactive Defense Against Multi-turn Agent Attacks
这篇论文关注的是 LLM Agent 在多轮交互场景下所面临的安全威胁。随着 Agent 被部署到越来越复杂的工具调用与环境交互中,攻击者可以把恶意意图拆散到多个对话轮次里,逐步诱导 Agent 走向危险行为,而任何单独一轮的输入看上去都无
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← 返回所有主题这篇论文关注的是 LLM Agent 在多轮交互场景下所面临的安全威胁。随着 Agent 被部署到越来越复杂的工具调用与环境交互中,攻击者可以把恶意意图拆散到多个对话轮次里,逐步诱导 Agent 走向危险行为,而任何单独一轮的输入看上去都无
本文针对多轮对话中隐藏恶意意图的威胁,提出了一种响应感知的防御方法。攻击者可将恶意目的分散到多个看似无害的对话轮次中,绕过现有安全对齐和外部护栏。作者检测出“最早使得累计交互足以产生危害的轮次”,即“危害使能关闭点”,以实现精确的轮次级别干