LLM智能体长期记忆安全综述提出生命周期框架
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LLM智能体长期记忆安全综述提出生命周期框架
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AI 综述
一篇被 EMNLP 2026 接收的综述提出“记忆生命周期框架”，用于梳理大语言模型智能体的长期记忆安全威胁。该框架按写入、存储、检索、执行、共享传播、遗忘回滚六个阶段，以及完整性、机密性、可用性、治理四个安全目标，对攻击、防御及跨阶段依赖进行分类。 论文由 Zehao Lin 等作者发布，题为《LLM Agent长期记忆安全：攻击、防御与治理》。作者称，提出该框架是为了系统刻画这一领域的整体图景。
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11月2日
- arXiv · cs.AI大语言模型（LLM，Large Language Model） 智能体长期记忆安全综述：覆盖记忆全生命周期的攻击、防御与治理
一篇被 EMNLP 2026 接收的综述提出记忆生命周期框架，沿写入、存储、检索、执行、共享传播、遗忘回滚六个阶段和完整性、机密性、可用性、治理四个安全目标，梳理 大语言模型（LLM，Large Language Model） 智能体的长期记忆安全威胁。
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