Newest papers

Combining Long-Term Memory and LLMs Comes at a High Cost: From Prompt Injection to Persistent Compromise

Pedro H. Barcha Correia, Matheus Azevedo de Sá, Paulo H. Gomes de Senna, Giovanni Mandel Martignago, Victor Takashi Hayashi, Charles Christian Miers, Marcos A. Simplicio · 2026 · arXiv

DOI: 10.48550/arXiv.2610.28810 · open-access PDF

Arabic

وقد أدى تطبيق الذكاء الاصطناعي على نطاق واسع في السنوات القليلة الماضية إلى انخفاض متزايد في الهجمات المتكررة والتهديدات المتكررة. من خلال إدخال الإرشادات الخبيثة، فإن هذه التهديدات تسيطر على نموذج لغة لتحويل السلوك المنطقي والحدود التشغيلية. في بوتات الكمبيوتر التقليدية، يتم الحد من هذه الهجمات إلى جلسة واحدة، لأن الذاكرة المستمرة لا يتم الحفاظ عليها من خلال المحادثات. ومع ذلك، فإن ميزات الذاكرة المستمرة في متصفحات المحادثات الحديثة تسمح بتنمية الهجمات المتكررة، مما يخلق مركب تهديد معروف باسم إدخال الذاكرة.

Machine translation (Meta M2M100); the English original follows.

Abstract

The widespread adoption of generative artificial intelligence in recent years has brought a parallel rise in prompt injection and jailbreak attacks. By embedding malicious instructions, these exploits manipulate language models to bypass intended behavior and operational boundaries. In traditional chatbots, such attacks are confined to a single session because state memory is not preserved across conversations. However, persistent memory features in modern conversational interfaces enable cross-session attack propagation, establishing a threat vector known as memory injection. This work explor

Read in: English · Spanish · Chinese · Hindi · Arabic · Portuguese · French · German · Japanese · Russian · Korean · Indonesian · Vietnamese

Sources: OpenAlex (CC0), arXiv, Crossref. Agent Exchange