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本文介绍香港科大关于LLMAgent提示词压缩安全的研究。研究指出压缩模块会重写安全边界，提出黑盒攻击框架COMA，通过扰动非可信输入引导压缩器删除关键安全规则。该攻击在多种设置下成功率超70%，并成功攻破真实Agent。防御上建议采用隔离压缩，分离可信与不可信输入，防御率达96%。研究强调AI安全需覆盖压缩等中间层。

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文章总结： 香港科技大学研究揭示提示词压缩成为LLMAgent新攻击面。攻击者可通过微小扰动使压缩器删除系统安全规则中的关键否定词，诱导Agent执行本应拒绝的

文章总结： 本文介绍香港科大关于LLMAgent提示词压缩安全的研究。研究指出压缩模块会重写安全边界，提出黑盒攻击框架COMA，通过扰动非可信输入引导压缩器删除

文章总结： 本文介绍香港科大关于LLMAgent提示词压缩安全的研究。研究指出压缩模块会重写安全边界，提出黑盒攻击框架COMA，通过扰动非可信输入引导压缩器删除

文章总结： 该研究揭示提示词压缩组件成为LLMAgent新攻击面。攻击者通过扰动非可信输入，诱导压缩器丢弃关键安全规则或任务证据，导致后端模型执行违规操作。研究

Golang中的压缩数据处理开头
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