Будь ласка, використовуйте цей ідентифікатор, щоб цитувати або посилатися на цей матеріал:
http://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/53817| Назва: | Оцінювання методів захисту агентних систем на основі великих мовних моделей |
| Автори: | Шклярський, Роман Журавчак, Даниїл |
| Приналежність: | Національний університет “Львівська політехніка” |
| Бібліографічний опис: | 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. |
| Бібліографічне посилання: | 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]. |
| Є частиною видання: | 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 |
| Конференція/захід: | ⅩⅤ Міжнародна науково-технічна конференція ITSec: Безпека інформаційних технологій |
| Журнал/збірник: | Матеріали ⅩⅤ Міжнародної науково-технічної конференції ITSec: Безпека інформаційних технологій |
| Дата публікації: | 27-тра-2026 |
| Дата внесення: | 27-сер-2026 |
| Видавництво: | ТНТУ TNTU |
| Місце видання, проведення: | Тернопіль Ternopil |
| Часове охоплення: | 27-29 травня 2026 року 27-29 May 2026 |
| УДК: | 004.8 004.056.5 |
| Кількість сторінок: | 2 |
| Діапазон сторінок: | 291-292 |
| Початкова сторінка: | 291 |
| Кінцева сторінка: | 292 |
| URI (Уніфікований ідентифікатор ресурсу): | http://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/53817 |
| Власник авторського права: | © Кафедра кібербезпеки Тернопільського національного технічного університету імені Івана Пулюя, 2026 |
| URL-посилання пов’язаного матеріалу: | https://people.cs.vt.edu/djwillia/papers/agenticos26-xoa.pdf |
| Перелік літератури: | 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). |
| Тип вмісту: | Conference Abstract |
| Розташовується у зібраннях: | ⅩⅤ Міжнародна науково-технічна конференція ITSec: Безпека інформаційних технологій (2026) |
Файли цього матеріалу:
| Файл | Опис | Розмір | Формат | |
|---|---|---|---|---|
| ITSEC_2026_Shkliarskii_R-Otsiniuvannia_metodiv_291-292.pdf | 491,74 kB | Adobe PDF | Переглянути/відкрити | |
| ITSEC_2026_Shkliarskii_R-Otsiniuvannia_metodiv_291-292__COVER.png | 785,68 kB | image/png | Переглянути/відкрити |
Усі матеріали в архіві електронних ресурсів захищені авторським правом, всі права збережені.