יום שלישי, 15 בספטמבר 2026 LIVE
AI־INFO

כתבה arXiv cs.AI ·

בדיקת חשיפה: ניגודיות בין זמן ומבנה

Structurally Close, Temporally Distant: Measuring Security Exposure in Long-Horizon LLM Agents
בדיקת חשיפה ב-LLM עם ראייה ארוכה: ניגודיות בין זמן ומבנה. חקר תפקוד של GPT-4o ו-Claude
תקציר מקורי באנגליתarXiv:2609.05911v1 Announce Type: cross Abstract: Long-horizon LLM agents interact with untrusted content, persistent memory, external state, and sensitive tools. Existing analyses often characterize attacks by the number of execution steps between malicious input and a downstream action. We show that temporal remoteness can overstate security separation in stateful agents. We introduce a provenance-aware execution graph linking agent events through deterministic state, identifier, and tool provenance, and define \emph{influence distance} $\DI$ as the shortest structural path from an untrusted source to a sensitive action. We compare it with \emph{sequence distance} $\DT$, the shortest injection--sink path in the ordered trajectory. Since the influence graph contains every sequence edge, $
קרא במקור המקורי