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RTBAS: Protecting Large Language Model Agents from Prompt Injection and Privacy Leakage Attacks

💡 原文英文，约100词，阅读约需1分钟。
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内容提要

本研究提出鲁棒工具代理系统（RTBAS），旨在解决现有工具代理系统在使用外部工具时面临的提示注入攻击和隐私泄露问题。RTBAS通过自动检测和执行工具调用，确保信息的完整性和机密性。实验结果表明，该系统有效防止攻击，任务效用仅损失2%。

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标签

agents model 任务效用 信息完整性 提示注入攻击 隐私泄露 鲁棒工具代理系统
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