研究者提出角色锚定攻击RGA，评估记忆系统漏洞

1. 12:00
   arXiv cs.AI

   角色锚定攻击 RGA：通过社交互动篡改 Agent 记忆中的用户偏好

   研究者提出角色锚定攻击（RGA），利用 LLM 智能体记忆系统的角色归属漏洞，通过嵌套对话结构让受害 Agent 把攻击者的偏好误记为自身用户的偏好。该攻击在记忆检索阶段持续生效，可实例化为工具选择操纵与隐私泄露两种形式。在五种主流记忆系统和六种语言模型上的评估显示，两种攻击均取得高成功率。

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