MIND：通过意图感知信息瓶颈防御 LLM Agent 记忆注入攻击

论文提出 MIND，一种面向记忆增强型 LLM Agent 的轻量防御框架。它从初始用户意图与各轮行为中提取紧凑的意图—行为表示，通过信息瓶颈过滤冗余和任务无关内容，再检测恶意记忆。在 ReAct-StrategyQA 上，平均 ASR-r 和 ASR-a 分别下降 55.4% 和 55.3%，同时保持与无防御 Agent 接近的准确率和延迟。