MemoryGraft: Dauerhafter Kompromiss von LLM-Agenten durch verseuchte Erinnerungen
Moderne Sprachmodelle nutzen zunehmend Langzeitgedächtnis und Retrieval‑Augmented Generation (RAG), um Erfahrungen zu speichern und ihr Verhalten zu verbessern. Diese Fähigkeit erhöht zwar die Autonomie der Agenten, eröffnet aber gleichzeitig ein bislang unerforschtes Angriffsfront: die Vertrauensgrenze zwischen dem Kern des Agenten und seinem eigenen Gedächtnis.
