Arbiter: Detecting Interference in LLM Agent System Prompts
Fuente:
arXiv
Gespeichert in:
| 1. Verfasser: | Mason, Tony |
|---|---|
| Format: | Preprint |
| Veröffentlicht: |
2026
|
| Schlagworte: | |
| Online-Zugang: | |
| Tags: |
Tag hinzufügen
Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!
|
Ähnliche Einträge
Can LLM Prompting Serve as a Proxy for Static Analysis in Vulnerability Detection
von: Ceka, Ira, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Ceka, Ira, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Prompt Injection attack against LLM-integrated Applications
von: Liu, Yi, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Liu, Yi, et al.
Veröffentlicht: (2023)
Fuzzing: Randomness? Reasoning! Efficient Directed Fuzzing via Large Language Models
von: Feng, Xiaotao, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Feng, Xiaotao, et al.
Veröffentlicht: (2025)
R1-Fuzz: Specializing Language Models for Textual Fuzzing via Reinforcement Learning
von: Lin, Jiayi, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Lin, Jiayi, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Agentic Specification Generator for Move Programs
von: Fu, Yu-Fu, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Fu, Yu-Fu, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Efficient Detection of Toxic Prompts in Large Language Models
von: Liu, Yi, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Liu, Yi, et al.
Veröffentlicht: (2024)
CASCADE: LLM-Powered JavaScript Deobfuscator at Google
von: Jiang, Shan, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Jiang, Shan, et al.
Veröffentlicht: (2025)
From Solitary Directives to Interactive Encouragement! LLM Secure Code Generation by Natural Language Prompting
von: Liu, Shigang, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Liu, Shigang, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Retrieval-Augmented Few-Shot Prompting Versus Fine-Tuning for Code Vulnerability Detection
von: Trad, Fouad, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Trad, Fouad, et al.
Veröffentlicht: (2025)
IRIS: LLM-Assisted Static Analysis for Detecting Security Vulnerabilities
von: Li, Ziyang, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Li, Ziyang, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Investigating Detection and Obfuscation of Prompt Injection Attacks Against Software Reverse Engineering AI Agents
von: Crawford, Brian, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Crawford, Brian, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Symbolic Execution Meets Multi-LLM Orchestration: Detecting Memory Vulnerabilities in Incomplete Rust CVE Snippets
von: Abdelrazek, Zeyad, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Abdelrazek, Zeyad, et al.
Veröffentlicht: (2026)
AnyPoC: Universal Proof-of-Concept Test Generation for Scalable LLM-Based Bug Detection
von: Zhao, Zijie, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Zhao, Zijie, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Artemis: Toward Accurate Detection of Server-Side Request Forgeries through LLM-Assisted Inter-Procedural Path-Sensitive Taint Analysis
von: Ji, Yuchen, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Ji, Yuchen, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Taint-Style Vulnerability Detection and Confirmation for Node.js Packages Using LLM Agent Reasoning
von: Ni, Ronghao, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Ni, Ronghao, et al.
Veröffentlicht: (2026)
AgentArmor: Enforcing Program Analysis on Agent Runtime Trace to Defend Against Prompt Injection
von: Wang, Peiran, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Wang, Peiran, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Verify Before You Fix: Agentic Execution Grounding for Trustworthy Cross-Language Code Analysis
von: Gajjar, Jugal
Veröffentlicht: (2026)
von: Gajjar, Jugal
Veröffentlicht: (2026)
Web Agents Should Adopt the Plan-Then-Execute Paradigm
von: Piet, Julien, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Piet, Julien, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Agent Skills in the Wild: An Empirical Study of Security Vulnerabilities at Scale
von: Liu, Yi, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Liu, Yi, et al.
Veröffentlicht: (2026)
SecureFixAgent: A Hybrid LLM Agent for Automated Python Static Vulnerability Repair
von: Gajjar, Jugal, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Gajjar, Jugal, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Overeager Coding Agents: Measuring Out-of-Scope Actions on Benign Tasks
von: Qu, Yubin, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Qu, Yubin, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Static Deadlock Detection for Rust Programs
von: Zhang, Yu, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Zhang, Yu, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Do Agents Dream of Root Shells? Partial-Credit Evaluation of LLM Agents in Capture the Flag Challenges
von: Al-Kaswan, Ali, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Al-Kaswan, Ali, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Understanding the Effectiveness of Large Language Models in Detecting Security Vulnerabilities
von: Khare, Avishree, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Khare, Avishree, et al.
Veröffentlicht: (2023)
Beyond Imprecise Distance Metrics: Trace-Guided Directed Greybox Fuzzing via LLM-Predicted Call Stacks
von: Zhang, Yifan, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Zhang, Yifan, et al.
Veröffentlicht: (2025)
SecureVibeBench: Benchmarking Secure Vibe Coding of AI Agents via Reconstructing Vulnerability-Introducing Scenarios
von: Chen, Junkai, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Chen, Junkai, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Automatic Red Teaming LLM-based Agents with Model Context Protocol Tools
von: He, Ping, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: He, Ping, et al.
Veröffentlicht: (2025)
VULPO: Context-Aware Vulnerability Detection via On-Policy LLM Optimization
von: Li, Youpeng, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Li, Youpeng, et al.
Veröffentlicht: (2025)
LLM-enabled Applications Require System-Level Threat Monitoring
von: Zhang, Yedi, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Zhang, Yedi, et al.
Veröffentlicht: (2026)
MAVUL: Multi-Agent Vulnerability Detection via Contextual Reasoning and Interactive Refinement
von: Li, Youpeng, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Li, Youpeng, et al.
Veröffentlicht: (2025)
From SFT to RL: Demystifying the Post-Training Pipeline for LLM-based Vulnerability Detection
von: Li, Youpeng, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Li, Youpeng, et al.
Veröffentlicht: (2026)
INDICT: Code Generation with Internal Dialogues of Critiques for Both Security and Helpfulness
von: Le, Hung, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Le, Hung, et al.
Veröffentlicht: (2024)
On the Security Risks of ML-based Malware Detection Systems: A Survey
von: He, Ping, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: He, Ping, et al.
Veröffentlicht: (2025)
An LLM-Assisted Easy-to-Trigger Backdoor Attack on Code Completion Models: Injecting Disguised Vulnerabilities against Strong Detection
von: Yan, Shenao, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Yan, Shenao, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Prompting Techniques for Secure Code Generation: A Systematic Investigation
von: Tony, Catherine, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Tony, Catherine, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Toward Patch Robustness Certification and Detection for Deep Learning Systems Beyond Consistent Samples
von: Zhou, Qilin, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Zhou, Qilin, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Benchmarking Prompt Engineering Techniques for Secure Code Generation with GPT Models
von: Bruni, Marc, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Bruni, Marc, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Llama-based source code vulnerability detection: Prompt engineering vs Fine tuning
von: Ouchebara, Dyna Soumhane, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Ouchebara, Dyna Soumhane, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Scam2Prompt: A Scalable Framework for Auditing Malicious Scam Endpoints in Production LLMs
von: Chen, Zhiyang, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Chen, Zhiyang, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Yaksha-Prashna: Understanding eBPF Bytecode Network Function Behavior
von: Singh, Animesh, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Singh, Animesh, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Ähnliche Einträge
-
Can LLM Prompting Serve as a Proxy for Static Analysis in Vulnerability Detection
von: Ceka, Ira, et al.
Veröffentlicht: (2024) -
Prompt Injection attack against LLM-integrated Applications
von: Liu, Yi, et al.
Veröffentlicht: (2023) -
Fuzzing: Randomness? Reasoning! Efficient Directed Fuzzing via Large Language Models
von: Feng, Xiaotao, et al.
Veröffentlicht: (2025) -
R1-Fuzz: Specializing Language Models for Textual Fuzzing via Reinforcement Learning
von: Lin, Jiayi, et al.
Veröffentlicht: (2025) -
Agentic Specification Generator for Move Programs
von: Fu, Yu-Fu, et al.
Veröffentlicht: (2025)