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可信智能体AI:网络安全与系统综述
综述指出从被动基础模型转向自主智能体AI后,自然语言同时充当输入数据、内部控制代码与通信协议,形成图灵完备的攻击面。文章综合206项基础研究与监管标准,将智能体架构形式化为有状态五元组,建立六维可信分类体系,并提出融合双LLM隔离、能力访问控制、eBPF探针与沙箱运行时的零信任纵深防御架构。
arXiv cs.AI48 天前
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综述指出从被动基础模型转向自主智能体AI后,自然语言同时充当输入数据、内部控制代码与通信协议,形成图灵完备的攻击面。文章综合206项基础研究与监管标准,将智能体架构形式化为有状态五元组,建立六维可信分类体系,并提出融合双LLM隔离、能力访问控制、eBPF探针与沙箱运行时的零信任纵深防御架构。
论文提出 GraphRAG-LTM,一个分层威胁建模框架,测试三个嵌套级别的攻击者访问权限。黑盒查询利用排序反馈降级相关种子块,白盒查询使用检索器梯度,图感知白盒则删除桥接三元组以破坏多跳证据传播。实验表明,仅排序反馈即可降低答案质量,梯度访问增强查询攻击,桥接三元组删除进一步损害支持事实检索。