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English(EN) CoRL: Co-Evolutionary Reinforcement Learning for Adaptive Indirect Prompt-Injection Attacks and Defenses

新框架应对 AI 代理的自适应提示注入攻击

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] ·

研究人员开发了 CoRL，一个用于防御和模拟工具增强语言代理的自适应间接提示注入 (IPI) 攻击的新框架。IPI 攻击将对抗性指令隐藏在工具输出中，对代理执行构成重大威胁。CoRL 通过将自适应 IPI 建模为马尔可夫博弈来解决此问题，使攻击者能够发展其策略，防御者能够调整其防御。该框架包括攻击初始化、协同进化训练和防御者巩固阶段，在保持任务效用的同时显著降低了攻击成功率。 AI

影响 这项研究可能带来更强大的 AI 代理，能够抵御复杂的对抗性攻击，从而提高其在实际应用中的可靠性。

排序理由 该集群包含一篇详细介绍 AI 安全新方法的论文，特别是解决了提示注入漏洞。 [lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]

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报道来源 [1]

  1. arXiv cs.LG TIER_1 English(EN) · Boyang Zhang, Qingxin Xiao, Lingwei Dang, Qingyao Wu ·

    CoRL：用于自适应间接提示注入攻击和防御的协同进化强化学习

    arXiv:2609.07529v1 Announce Type: new Abstract: Tool-augmented language agents are vulnerable to indirect prompt injection (IPI). Unlike direct prompt injection, IPI hides adversarial instructions in untrusted tool outputs and can covertly alter the execution of a legitimate task…

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