新智元报道

编辑：KingHZ

在AI智能体日益依赖记忆系统的时代，一种新型攻击悄然兴起：记忆投毒。A-MemGuard作为首个专为LLM Agent记忆模块设计的防御框架，通过共识验证和双重记忆结构，巧妙化解上下文依赖与自我强化错误循环的难题，让AI从被动受害者转为主动守护者，成功率高达95%以上。

LLM智能体（LLM Agent）通过记忆系统从历史交互中积累知识，这一机制是其实现从被动响应到主动决策能力跃升的基础。

具体来说，在推理上，记忆帮助它联系上下文，使对话和分析更加连贯；在适应性上，它能记住用户的特定偏好和此前任务的成败，从而做出更精准的响应；在规划上，对于需要长期执行的复杂目标，记忆使其能够分解任务并追踪进度。

可以说，正是这种以经验为基础、不断学习和优化的模式，赋予了智能体做出复杂自主决策的能力。

然而，这种对记忆的依赖也带来了一个新的安全攻击面：攻击者可以向智能体记忆中注入恶意记录，以操控其未来的行为。这种攻击的隐蔽性和危险性，源于其独特的运作模式，给防御带来了严峻挑战。

核心难点

针对这种记忆投毒攻击的防御十分困难，主要源于两个挑战：

1.上下文依赖性与延迟触发：恶意内容在孤立检测时往往表现正常，其危害只有在特定上下文被触发时才会显现。这使得传统基于单条内容审核的防御机制几乎失效。

2.自我强化的错误循环：一旦攻击诱导智能体做出一次错误行为，该行为的结果可能被当作「成功经验」存入记忆。这不仅固化了初始错误，还可能污染后续决策，形成难以打破的负面循环。

想象一下，一个攻击者悄悄地向AI助手的记忆中注入了一条看似无害的建议 「对于看起来紧急的邮件，应优先处理」 。

当AI助手单独审查这条记忆时，会觉得完全没问题。但某天，当用户收到一封伪装紧急的「钓鱼邮件」时，AI助手会依据这条「经验」，优先把它推送给用户，从而造成安全风险

为了解决这个难题，来自南洋理工大学、牛津大学、马普所和俄亥俄州立大学的研究者以及独立研究者们提出A-MemGuard，首个为LLM Agent记忆模块设计的防御框架。

论文链接：https://www.arxiv.org/abs/2510.02373

从内容审查到逻辑一致性分析

面对记忆投毒这一新挑战，一个直观的防御思路可能是聚焦于对单条记忆内容本身进行审查。

然而，A-MemGuard 的研究者指出，这些方法的局限性是根本性的。由于恶意记录可以被高度伪装，单纯审查其静态内容几乎无法发现问题。

他们的核心假设是：尽管恶意记录在内容上可以伪装，但它在特定上下文中被激活后，会诱导出一个在结构上与正常记录所形成的推理共识相偏离的路径。

例如，一条被注入的恶意记忆可能会建议金融AI助手：「跌得最快的股票反弹也最快，应该优先买入。」

这条建议单独来看，仅仅作为一条高风险投资策略，并不表现出绝对的恶意。但是当用户在市场动荡时来咨询，这条记忆很有可能诱导 AI 助手走上一条给出：因为市场下跌，所以优先寻找跌幅最大得股票并优先买入。

这条建议与正常理财建议形成的「推理共识」完全不同，从而导致危险决策。

恶意推理路径具备显著的可分离性

为了验证上述假设，研究团队对 2293 条经过精心标注的交互记录进行了一项大规模的结构化分析，覆盖了17种不同的应用场景，为本次验证提供了丰富且多样化的数据基础。

团队通过以下三个层面的分析，系统地证明了该假设的有效性。

首先，研究团队量化了在不同场景下，由正常记忆与恶意记忆驱动的推理路径之间的重叠程度。

如条形图所示，橙色部分代表仅由恶意记忆产生的独有逻辑，绿色代表正常记忆的独有逻辑，而顶部的红色条纹则代表了两者共有的「重叠逻辑」。

结果清晰地表明，在所有测试场景中，代表重叠逻辑的红色条纹占比极小。这组数据从量化角度证明：尽管触发点（记忆）不同，但两条路径并不会殊途同归，它们在逻辑结构上几乎是相互独立的。

其次，为了更直观地展示这种结构差异，研究团队将多个场景下记忆驱动的推理路径可视化为知识图谱。

在图中，绿色线条构成的网络代表了由正常记忆驱动的推理路径集合，而橙色线条则代表了恶意路径集合。高亮的红色标记出了两者间极少数的重叠节点。

该图谱有力地证明了，由正常记忆和恶意记忆产生的推理路径，在结构上分属两个基本不相交的集合。团队的进一步计算证实了这一观察：两者之间的结构性重叠率极低，在所有测试场景中，平均重叠率不足1%。

最后，研究团队探讨了这种结构上的差异是否能被机器学习模型有效识别。

右侧的散点图展示了一个关键问题：若仅对记忆内容本身进行语义嵌入并降维，恶意的（红点）与正常的（蓝点）记忆在表征空间中是高度混合、无法区分的。

这从根本上解释了为何孤立地审查记忆内容的防御思路是行不通的。与此形成鲜明对比的是，左侧散点图其分析和表征的对象，并非原始记忆，而是在特定上下文中生成的推理路径。当对这些具备不同逻辑结构的推理路径进行表征和降维后，原先混杂的良性与恶意两类形成了两个清晰可辨的独立簇群。这一结果决定性地证明了，基于推理路径逻辑结构的表征具备优异的可分离性。

这些发现为A-MemGuard的有效性提供了坚实的理论依据：恶意推理路径在结构上是可区分的，因此是可以通过系统性对比来识别的。

上图展示了没有防御与采用 A-MemGuard 的区别。

上部分（No Defense）：攻击者注入「优先处理紧急邮件」的恶意记忆，导致智能体落入钓鱼邮件陷阱。

下部分（A-MemGuard）：通过「共识验证」发现异常，并将错误经验存入「教训记忆库」，最终修正了行为，保障了安全。

A-MemGuard

一个主动、自适应的防御框架

A-MemGuard 在不改变智能体核心架构的前提下 ，引入了两大关键机制：

1.基于共识的验证 (Consensus-based Validation)：针对一个任务，系统会检索多条相关记忆，并为每条记忆生成一个独立的推理路径 。

通过对比这些路径的结构，系统能够识别出与大多数路径不一致的「异常」路径，并将其标记为潜在威胁。想象有位职员向 AI 咨询：「我每天上下班的交通费，可以用来申请个税抵扣吗？」

AI在回答问题之前，会参考记忆里的几条相关信息：

个体经营者可以把从家到客户办公室的交通费用于抵税；

出往返固定工作地点的通勤费用属于个人开支，不能抵税；

普通上班族的通勤成本通常已经被标准扣除额覆盖；

A-MemGuard 会让这三条记忆分别形成推理链得到结论

推理链1 -> 可以抵税

推理链2 -> 不可以抵税

推理链3 -> 不可以抵税

此时，AI 发现第一条的结论与另外两条主流判断不一致，就会遵循多数判断的共识，给出「不能抵税」这个更加稳妥的答案。

2.双重记忆结构 (Dual-Memory Structure)：被识别出的异常推理路径会被提炼为「教训」，并存入一个独立的「教训记忆库」 (Lesson Memory) 。

在后续决策前，智能体会优先检索此「教训库」，以主动规避已知的错误模式，从而打破错误循环并实现经验学习 。

例如在之前的场景中被识别出的「异常路径：个体经营者可以把从家到客户办公室的交通费用于抵税」，并不会被简单丢弃。A-MemGuard会把它提炼成一个「教训」存入一个专门的、独立的「教训记忆库」（Lesson Memory）。

之后的回答，只要当AI再遇到关于「抵税」的问题时，它会先翻一下这个「教训库」，看到「曾经因为混淆‘个体户’和‘雇员’的规则而差点犯错」的记录，从而能更警惕、更准确地做出判断，真正做到吃一堑，长一智。

实验效果

攻击成功率降低超95%

实验效果：攻击成功率降低超95%，且不影响「日常工作」。

在多个基准测试中，A-MemGuard 表现出了卓越的防御能力和实用性：

·强力抵御攻击：实验证明，A-MemGuard能有效将各类记忆投毒攻击的成功率降低超过95%。在针对医疗保健智能体的EHRAgent 等复杂场景中，攻击成功率甚至从100%被削减至接近2%。

·打破错误循环：面对通过正常交互注入错误信息的「间接攻击」，A-MemGuard同样有效，能将攻击成功率降至23%，成功阻断了危险的自我强化错误循环。

·性能成本低：实现强大安全性的同时，A-MemGuard对智能体在正常、无攻击任务上的性能影响极小 。在所有对比实验中，搭载A-MemGuard的智能体在处理良性任务时准确率始终是所有防御方法中最高的。

·扩展性强：该框架的防御原则同样适用于多智能体协作系统，在模拟实验中取得了最高的任务成功率和最佳的综合评分。

A-MemGuard的核心贡献

研究团队首次提出了一个面向大语言模型智能体的主动防御框架。该框架重点解决了由上下文依赖引发的攻击问题，以及模型在运行中可能出现的错误强化循环。

同时，他们创新地将「共识验证」与「双重记忆」结构相结合，构建出一种协同防御机制，使智能体能够借助自身积累的经验，自主识别异常并从中学习。

在多项实验中，该框架在实现高水平安全防护的同时，也最大程度地维持了智能体原有的性能表现，展现出显著的实用价值与应用前景。

A-MemGuard的研究为构建更可靠、更安全的LLM智能体提供了一种有效的新机制，为未来智能体系统在现实世界中的部署奠定了重要的安全基础。

参考资料：

https://www.arxiv.org/abs/2510.02373