PIPES: Securing Agent Perception with Provenance and Priors
本文研究了工具型智能体(tool-using agents)在消费外部数据时面临的安全问题。这类智能体会从不同可信级别的来源获取数据,但工具响应通常不标明每个响应单元的来源或预期语义,导致智能体可能被攻击者控制的内容污染。作者将这种攻击定义
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