Memory systems allow agents to retain and reuse information from past interactions, but they can also let malicious content persist. A malicious instruction crafted by an attacker may be stored in long-term memory, recalled much later, and quietly shape a real action. Recent benchmarks increasingly examine agent memory security, yet few trace the same malicious semantics across persistence, downstream consequences, and selective repair under diverse memory-backend comparisons. To address this gap, we introduce MemSecBench, a task-grounded benchmark for the lifecycle security of agent memory systems. It contains 310 cases drawn from 48 realistic contexts across code and science, daily life, and office work. Each case follows a controlled Write--Execute--Forget protocol in an isolated runtime under an exact agent configuration, defined by an agent harness, a memory backend, and an LLM backend. Evidence-based adjudication combines a deterministic write check, checkpoint-specific judge-model evaluations, and programmatic gates across seven lifecycle checkpoints. The experimental design spans a 24-configuration matrix of two agent harnesses, four memory backends, and three LLM backends. Across all 24 configurations, malicious memory persists in 84.2% of all cases, and the full Write--Execute chain succeeds in 50.3%. Among successfully poisoned cases, 59.6% complete the full Execute chain, while 56.1% achieve selective repair.Compared with matched Native configurations, the largest absolute differences are 16.1 percentage points for end-to-end attack success and 41.3 percentage points for selective repair. These descriptive contrasts indicate that the evaluated memory system stacks differ in lifecycle security, both in the propagation of malicious memory and in selective repair after successful memory poisoning.


翻译:暂无翻译

0
下载
关闭预览

相关内容

【ICML2025教程】联想记忆的现代方法
专知会员服务
15+阅读 · 2025年7月13日
灾难性遗忘问题新视角:迁移-干扰平衡
CreateAMind
17+阅读 · 2019年7月6日
强化学习三篇论文 避免遗忘等
CreateAMind
20+阅读 · 2019年5月24日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
深度学习中Attention Mechanism详细介绍:原理、分类及应用
深度学习与NLP
10+阅读 · 2019年2月18日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
【学生论坛】详解记忆增强神经网络
中国科学院自动化研究所
106+阅读 · 2018年11月15日
【团队新作】连续情感识别,精准捕捉你的小情绪!
中国科学院自动化研究所
17+阅读 · 2018年4月17日
【推荐】用TensorFlow实现LSTM社交对话股市情感分析
机器学习研究会
11+阅读 · 2018年1月14日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
23+阅读 · 2016年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2016年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
7+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
VIP会员
最新内容
受限仓库多智能体取送中的动态安全等待点选择
《国防技术管理》印度智库报告最新45页
专知会员服务
3+阅读 · 8月28日
《美陆军最新条令:保障行动》
专知会员服务
4+阅读 · 8月28日
算法战场:人工智能如何重新定义军事力量
专知会员服务
6+阅读 · 8月28日
《北约联邦式电子战云架构》
专知会员服务
6+阅读 · 8月27日
《美陆军野战手册:空域管理战术》
专知会员服务
10+阅读 · 8月27日
相关资讯
灾难性遗忘问题新视角:迁移-干扰平衡
CreateAMind
17+阅读 · 2019年7月6日
强化学习三篇论文 避免遗忘等
CreateAMind
20+阅读 · 2019年5月24日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
深度学习中Attention Mechanism详细介绍:原理、分类及应用
深度学习与NLP
10+阅读 · 2019年2月18日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
【学生论坛】详解记忆增强神经网络
中国科学院自动化研究所
106+阅读 · 2018年11月15日
【团队新作】连续情感识别,精准捕捉你的小情绪!
中国科学院自动化研究所
17+阅读 · 2018年4月17日
【推荐】用TensorFlow实现LSTM社交对话股市情感分析
机器学习研究会
11+阅读 · 2018年1月14日
相关基金
国家自然科学基金
1+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
23+阅读 · 2016年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2016年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
7+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员