Buchumschlag

HoneyTrap: Deceiving Large Language Model Attackers to Honeypot Traps with Resilient Multi-Agent Defense

Fuente: arXiv

Gespeichert in:

Bibliographische Detailangaben
Hauptverfasser:	Li, Siyuan, Lin, Xi, Wu, Jun, Liu, Zehao, Li, Haoyu, Ju, Tianjie, Chen, Xiang, Li, Jianhua
Format:	Preprint
Veröffentlicht:	2026
Schlagworte:	Cryptography and Security Artificial Intelligence
Online-Zugang:	Acceder al recurso
Tags:	Tag hinzufügen Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!

Ähnliche Einträge

CoopGuard: Stateful Cooperative Agents Safeguarding LLMs Against Evolving Multi-Round Attacks
von: Li, Siyuan, et al.
Veröffentlicht: (2026)

HoneyWin: High-Interaction Windows Honeypot in Enterprise Environment
von: Aung, Yan Lin, et al.
Veröffentlicht: (2025)

HoneySat: A Network-based Satellite Honeypot Framework
von: López-Morales, Efrén, et al.
Veröffentlicht: (2025)

HoneyGAN Pots: A Deep Learning Approach for Generating Honeypots
von: Gabrys, Ryan, et al.
Veröffentlicht: (2024)

HoneyGPT: Breaking the Trilemma in Terminal Honeypots with Large Language Model
von: Wang, Ziyang, et al.
Veröffentlicht: (2024)

TrapSuffix: Proactive Defense Against Adversarial Suffixes in Jailbreaking
von: Du, Mengyao, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Copyright Traps for Large Language Models
von: Meeus, Matthieu, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Breaking Minds, Breaking Systems: Jailbreaking Large Language Models via Human-like Psychological Manipulation
von: Liu, Zehao, et al.
Veröffentlicht: (2025)

The 'Sure' Trap: Multi-Scale Poisoning Analysis of Stealthy Compliance-Only Backdoors in Fine-Tuned Large Language Models
von: Tan, Yuting, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Large Language Models are Good Attackers: Efficient and Stealthy Textual Backdoor Attacks
von: Li, Ziqiang, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Trapping Attacker in Dilemma: Examining Internal Correlations and External Influences of Trigger for Defending GNN Backdoors
von: Yang, Fan, et al.
Veröffentlicht: (2026)

PreCurious: How Innocent Pre-Trained Language Models Turn into Privacy Traps
von: Liu, Ruixuan, et al.
Veröffentlicht: (2024)

CTRAP: Embedding Collapse Trap to Safeguard Large Language Models from Harmful Fine-Tuning
von: Yi, Biao, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Honeypot Protocol
von: Hasan, Najmul
Veröffentlicht: (2026)

Transferring Backdoors between Large Language Models by Knowledge Distillation
von: Cheng, Pengzhou, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Defenses at Odds: Measuring and Explaining Defense Conflicts in Large Language Models
von: Meng, Xiangtao, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Trustworthy AI-Generative Content for Intelligent Network Service: Robustness, Security, and Fairness
von: Li, Siyuan, et al.
Veröffentlicht: (2024)

NSmark: Null Space Based Black-box Watermarking Defense Framework for Language Models
von: Zhao, Haodong, et al.
Veröffentlicht: (2024)

LLMAtKGE: Large Language Models as Explainable Attackers against Knowledge Graph Embeddings
von: Li, Ting, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Seeing is Deceiving: Exploitation of Visual Pathways in Multi-Modal Language Models
von: Janowczyk, Pete, et al.
Veröffentlicht: (2024)

The Invitation Trap: Proactive Availability Backdoor in LLMs via Conversational Induction
von: Wang, He, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Defensible Design for OpenClaw: Securing Autonomous Tool-Invoking Agents
von: Li, Zongwei, et al.
Veröffentlicht: (2026)

LLMHoney: A Real-Time SSH Honeypot with Large Language Model-Driven Dynamic Response Generation
von: Malhotra, Pranjay
Veröffentlicht: (2025)

LLM Agent Honeypot: Monitoring AI Hacking Agents in the Wild
von: Reworr, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Descriptor: Multi-Regional Cloud Honeypot Dataset (MURHCAD)
von: Feito-Casares, Enrique, et al.
Veröffentlicht: (2026)

LoopTrap: Termination Poisoning Attacks on LLM Agents
von: Xu, Huiyu, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Honeypot Implementation in a Cloud Environment
von: Machmeier, Stefan
Veröffentlicht: (2023)

Honeypot-powered Malware Reverse Engineering
von: Bombardieri, Michele, et al.
Veröffentlicht: (2015)

AutoAttacker: A Large Language Model Guided System to Implement Automatic Cyber-attacks
von: Xu, Jiacen, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Attacker Control and Bug Prioritization
von: Lacombe, Guilhem, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Uplifted Attackers, Human Defenders: The Cyber Offense-Defense Balance for Trailing-Edge Organizations
von: Murphy, Benjamin, et al.
Veröffentlicht: (2025)

CacheTrap: Unveiling a Stealthier Gray-Box Trojan against LLMs
von: Nahian, Mohaiminul Al, et al.
Veröffentlicht: (2025)

AgentTrap: Measuring Runtime Trust Failures in Third-Party Agent Skills
von: Zhuang, Haomin, et al.
Veröffentlicht: (2026)

DCS Chain: A Flexible Private Blockchain System
von: Zheng, Jianwu, et al.
Veröffentlicht: (2024)

TrapFlow: Controllable Website Fingerprinting Defense via Dynamic Backdoor Learning
von: Liang, Siyuan, et al.
Veröffentlicht: (2024)

How Agentic AI Coding Assistants Become the Attacker's Shell
von: Liu, Yue, et al.
Veröffentlicht: (2026)

HoneyDOC: An Efficient Honeypot Architecture Enabling All-Round Design
von: Fan, Wenjun, et al.
Veröffentlicht: (2024)

ToDA: Target-oriented Diffusion Attacker against Recommendation System
von: Liu, Xiaohao, et al.
Veröffentlicht: (2024)

A Defender-Attacker-Defender Model for Optimizing the Resilience of Hospital Networks to Cyberattacks
von: Helfrich, Stephan, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Jailbreaking LLMs & VLMs: Mechanisms, Evaluation, and Unified Defense
von: Chen, Zejian, et al.
Veröffentlicht: (2026)