Audience-Bound Persistent Memory: Authorization Across the Memory Lifecycle
该论文研究个人语言智能体(personal language agent)跨私人与共享对话为所有者服务时的记忆授权问题:智能体可能在某一场合(audience)学到一条事实,之后在为另一场合组装上下文时把它放进模型输入,造成跨受众的信息泄露
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该论文关注的是 LLM agent 在持久化协作环境中运行时所面临的隐私与授权风险。这类环境通常包含多个用户、社区(community)、长期记忆、共享文件以及各类工具,而社区边界并非静态:成员变更、角色调整、成员构成变化和参与者关系演化都
本研究首次系统性地实证探讨了基于大语言模型(LLM)的代码生成系统中长期记忆(Long-Term Memory)存储不安全编码偏好对安全性的影响。长期记忆旨在提升跨会话的连续性,但一旦不安全的编码偏好被存储,可能会在后续生成中潜移默化地影响
Rowhammer是一种利用DRAM行间电荷泄露改变内存比特值的硬件漏洞,严重威胁系统安全。学术界和工业界已探索近十年,但尚未找到实用的缓解方案。纯软件缓解需要复杂改动且性能开销大,硬件缓解虽稳健但难以部署于现有系统。ECC内存原本通过纠错
该论文针对数据平面DoS缓解机制中内存自适应与增强技术可能引入的安全风险进行了系统研究。数据平面通常使用基于内存的数据结构(如sketch、哈希表)来统计和识别异常流量,然而动态调整内存大小或增强功能(例如为了适应流量变化而扩展内存)可能被