在基于 LLM 的蜜罐代理中诱导人格：衡量其对类人日程生成的影响
人工智能
2025-03-26 v1 多智能体系统
摘要
本文提出了 SANDMAN，一种利用 Language Agents 模拟令人信服的人类拟像的网络欺骗架构。我们的“欺骗代理”作为高级网络诱饵，旨在通过与攻击行为观察期的延长，实现与攻击者的高保真交战。通过实验、测量和分析，我们展示了基于五因素人格模型的提示模式如何系统地在 Large Language Models 中诱导出独特的“人格”。我们的结果突显了人格驱动的 Language Agents 生成多样、逼真行为的可行性，最终提升了网络欺骗策略。
引用
@article{arxiv.2503.19752,
title = {Inducing Personality in LLM-Based Honeypot Agents: Measuring the Effect on Human-Like Agenda Generation},
author = {Lewis Newsham and Ryan Hyland and Daniel Prince},
journal= {arXiv preprint arXiv:2503.19752},
year = {2025}
}
备注
11 pages, 1 figure, 6 tables. Accepted to NLPAICS 2024