SAFE-Mem：细粒度权限与治理感知检索的智能体记忆框架
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SAFE-Mem：细粒度权限与治理感知检索的智能体记忆框架
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AI 综述
Haoming Li 等作者提交论文，提出智能体记忆治理框架 SAFE-Mem：为每条记忆声明标注 kind、authority、scope 三个治理标签，并在检索时把查询需求与声明权限匹配，以阻止未授权记忆影响智能体。 作者称，在 MPBench 和 LoCoMo 两个基准、四种 LLM 基座下，SAFE-Mem 的攻击成功率比“保留合法记忆”的最强防御方法至少低 77%，答案准确率最高提升 15%。这些数字来自论文自述的实验结果，代码已开源。
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最新进展10月19日 12:00
SAFE-Mem：带细粒度权限与治理感知检索的安全智能体记忆框架报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月19日
- arXiv cs.CLSAFE-Mem：带细粒度权限与治理感知检索的安全智能体记忆框架
SAFE-Mem 是一个细粒度记忆治理框架，为每条声明标注 kind、authority、scope 三个治理标签，并通过治理感知检索将查询需求与声明权限匹配，阻止未授权影响。在 MPBench 和 LoCoMo 上、四种 LLM 基座下，其攻击成功率比保留合法记忆的最强防御方法至少低 77%，答案准确率最高提升 15%。代码已开源。
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