Link lub cytat. http://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/53817
Tytuł: Оцінювання методів захисту агентних систем на основі великих мовних моделей
Authors: Шклярський, Роман
Журавчак, Даниїл
Affiliation: Національний університет “Львівська політехніка”
Bibliographic description (Ukraine): Шклярський Р. Оцінювання методів захисту агентних систем на основі великих мовних моделей / Роман Шклярський, Даниїл Журавчак // ITSEC, 27-29 травня 2026 року. — Т. : ТНТУ, 2026. — С. 291–292.
Bibliographic reference (2015): Шклярський Р., Журавчак Д. Оцінювання методів захисту агентних систем на основі великих мовних моделей // ITSEC, Тернопіль, 27-29 травня 2026 року. 2026. С. 291–292.
Bibliographic citation (APA): Shkliarskii, R., & Zhuravchak, D. (2026). Otsiniuvannia metodiv zakhystu ahentnykh system na osnovi velykykh movnykh modelei. Proceedings of the 15th International Scientific and Technical Conference ITSec: Information Technology Security, 27-29 May 2026, Ternopil, 291-292. TNTU. [in Ukrainian].
Bibliographic citation (CHICAGO): Shkliarskii R., Zhuravchak D. (2026) Otsiniuvannia metodiv zakhystu ahentnykh system na osnovi velykykh movnykh modelei. Proceedings of the 15th International Scientific and Technical Conference ITSec: Information Technology Security (Tern., 27-29 May 2026), pp. 291-292 [in Ukrainian].
Część publikacji: Матеріали ⅩⅤ Міжнародної науково-технічної конференції ITSec: Безпека інформаційних технологій, 2026
Proceedings of the 15th International Scientific and Technical Conference ITSec: Information Technology Security, 2026
Konferencja/wydarzenie: ⅩⅤ Міжнародна науково-технічна конференція ITSec: Безпека інформаційних технологій
Journal/kolekcja: Матеріали ⅩⅤ Міжнародної науково-технічної конференції ITSec: Безпека інформаційних технологій
Data wydania: 27-maj-2026
Date of entry: 27-sie-2026
Wydawca: ТНТУ
TNTU
Place edycja: Тернопіль
Ternopil
Zakresu czasowego: 27-29 травня 2026 року
27-29 May 2026
UDC: 004.8
004.056.5
Strony: 2
Zakres stron: 291-292
Główna strona: 291
Strona końcowa: 292
URI: http://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/53817
Właściciel praw autorskich: © Кафедра кібербезпеки Тернопільського національного технічного університету імені Івана Пулюя, 2026
Związane URL literatura: https://people.cs.vt.edu/djwillia/papers/agenticos26-xoa.pdf
Wykaz piśmiennictwa: 1. Sehwag V. et al. Clawed and Dangerous: Can We Trust Open Agentic Systems? arXiv. 2025.
2. Prompt Injection Attacks on Agentic Coding Assistants: A Systematic Analysis of Vulnerabilities in Skills, Tools, and Protocol Ecosystems. arXiv. 2025.
3. Prompt Injection Attacks in Large Language Models and AI Agent Systems. MDPI Information. 2025. Vol. 17, No. 1.
4. Chen S. et al. StruQ: Defending Against Prompt Injection with Structured Queries. USENIX Security Symposium. 2025.
5. Zou W. et al. PoisonedRAG: Knowledge Corruption Attacks to Retrieval- Augmented Generation of Large Language Models. USENIX Security Symposium. 2025.
6. Semantic Chameleon: Corpus-Dependent Poisoning Attacks and Defenses in RAG Systems. arXiv. 2025.
7. RAGShield: Provenance-Verified Defense-in-Depth Against Knowledge Base Poisoning in Government RAG Systems. arXiv. 2025.
8. PROMPTPEEK: Prompt Leakage via KV-Cache Sharing in Multi-Tenant LLM Serving. NDSS Symposium. 2025.
9. Cao Y. PLeak: Prompt Leaking Attacks against Large Language Model Applications. ACM CCS. 2024.
10. Williams D. Execute-Only Agents: Architectural Defense Against Prompt Injection for AI Agents. URL: https://people.cs.vt.edu/djwillia/papers/agenticos26-xoa.pdf (дата звернення: 05.05.2026).
References: 1. Sehwag V. et al. Clawed and Dangerous: Can We Trust Open Agentic Systems? arXiv. 2025.
2. Prompt Injection Attacks on Agentic Coding Assistants: A Systematic Analysis of Vulnerabilities in Skills, Tools, and Protocol Ecosystems. arXiv. 2025.
3. Prompt Injection Attacks in Large Language Models and AI Agent Systems. MDPI Information. 2025. Vol. 17, No. 1.
4. Chen S. et al. StruQ: Defending Against Prompt Injection with Structured Queries. USENIX Security Symposium. 2025.
5. Zou W. et al. PoisonedRAG: Knowledge Corruption Attacks to Retrieval- Augmented Generation of Large Language Models. USENIX Security Symposium. 2025.
6. Semantic Chameleon: Corpus-Dependent Poisoning Attacks and Defenses in RAG Systems. arXiv. 2025.
7. RAGShield: Provenance-Verified Defense-in-Depth Against Knowledge Base Poisoning in Government RAG Systems. arXiv. 2025.
8. PROMPTPEEK: Prompt Leakage via KV-Cache Sharing in Multi-Tenant LLM Serving. NDSS Symposium. 2025.
9. Cao Y. PLeak: Prompt Leaking Attacks against Large Language Model Applications. ACM CCS. 2024.
10. Williams D. Execute-Only Agents: Architectural Defense Against Prompt Injection for AI Agents. URL: https://people.cs.vt.edu/djwillia/papers/agenticos26-xoa.pdf (Date of appeal: 05.05.2026).
Typ zawartości: Conference Abstract
Występuje w kolekcjach:ⅩⅤ Міжнародна науково-технічна конференція ITSec: Безпека інформаційних технологій (2026)



Pozycje DSpace są chronione prawami autorskimi