TGViewer
ML&|Sec Feed ML&|Sec Feed @mlsecfeed · 1.36K subscribers
Post #2705 184

Forwarded from Makrushin

Анализ причины действия для защиты ИИ-агентов

Интересный подход к защите агентов от prompt injection замечен на USENIX Security. Большинство методов защиты пытаются найти вредоносные инструкции в контексте, а исследователи предложили анализ причин, почему агент решил выполнить конкретное действие.

Перед выполнением действия система защиты запускает дополнительную «теневую» проверку: недоверенный контент переписывается так, чтобы сохранить данные, но убрать возможные инструкции. Если после этого действие исчезает, то вероятно, его причиной была prompt injection.

Угадай цену такой проверки? Трехкратный рост задержки в действиях.

Интересен принцип проверки «почему агент решил это сделать?» и выглядит хорошим дополнением к коллекции методов runtime-защиты.

@makrushin
More from @mlsecfeed
  1. Sep 26, 2026📣 Теперь публично. Запускаем соревнование ИИ-агентов по расследование инцидентов ИБ BlueS…
  2. Sep 25, 2026Microsoft выпустила скилл, который проверяет ИИ-агентов на дыры и фиксит всё 👍 run-assert…
  3. Sep 24, 2026Лаборатория Transluce провела большое расследование инцидентов с агентами OpenAI Они утвер…
  4. Sep 24, 2026https://pypi.org/project/agent-security-harness/3.7.0/#2
  5. Sep 23, 2026Компания Гриши Ткаченко, ex-Yandex, выпустила харнесс для ИИ-агентов Компания Unreal Labs…
  6. Sep 22, 2026Yandex B2B Tech (бизнес-группа «Яндекса») выводит на рынок решение для комплексной защиты…
Threads Profile ViewerView any public Threads profile without an account.Open ThreadLook →Writing with AI? Make it sound human.Metric37 rewrites AI drafts so they read naturally. Free AI detector, 1,500 words free.Try Metric37 →