AI 智能体中的跨会话威胁：基准、评估与算法

针对现有 AI 智能体防护机制缺乏记忆、无法检测跨多会话分散攻击的问题，本文提出跨会话威胁检测方案。首先构建 CSTM-Bench 数据集，涵盖多种攻击类型及身份锚点；其次评估发现基于全日志关联的检测在长上下文中召回率显著下降；最后提出一种有界记忆的“核心集记忆读取器”算法，仅保留高信号片段即可维持高召回率，并引入前缀稳定性指标以优化服务效率。