HoneyTrap: A Multi-Agent Honeypot That Misleads AI Attackers

HoneyTrap: A Multi-Agent Honeypot That Misleads AI Attackers

Jailbreak attacks on chatbots keep evolving. HoneyTrap is a new defense that doesn’t just refuse—it deceives attackers.

  • How it works: Four cooperating agents—Threat Interceptor, Misdirection Controller, Forensic Tracker, and System Harmonizer—detect risky prompts, steer attackers into safe decoys, trace tactics, and keep normal users unaffected.
  • Put to the test: The team built MTJ-Pro, a multi-turn dataset with seven progressive jailbreak strategies, plus two metrics: Mislead Success Rate (MSR) and Attack Resource Consumption (ARC).
  • Why it matters: Across GPT-4, GPT-3.5-turbo, Gemini 1.5 Pro, and LLaMA-3.1, HoneyTrap cut successful jailbreaks by 68.77% vs top baselines and boosted MSR and ARC by 118% and 149%. Even against adaptive attackers, it prolongs the fight—raising time and compute costs—without hurting benign queries.

Strategic deception > simple blocks. Full paper: https://arxiv.org/abs/2601.04034v1

Paper: https://arxiv.org/abs/2601.04034v1

Register: https://www.AiFeta.com

#AI #Security #LLM #Cybersecurity #Honeypot #Jailbreak #ResponsibleAI #MultiAgent #AISafety #Research

Read more

Pieni kielimalli oppi kysymään taulukoilta ihmisen puolesta

Pieni kielimalli oppi kysymään taulukoilta ihmisen puolesta

Moni on tuijottanut Exceliä ja toivonut voivansa vain kysyä: missä kaupunginosissa koti on kävelymatkan päässä terveysasemasta ja ruokakaupasta? Ihmismielelle yksinkertainen pyyntö muuttuu helposti tuntien suodatukseksi ja kaavanviilaukseksi. Tietokone kyllä tietää vastauksen – jos vain osaisimme puhua sen kieltä. Viime vuosina apua on pyydetty juttelevalta tekoälyltä. Se osaa etsiä ja tiivistää tekstejä,

By Kari Jaaskelainen
Tekoäly vastaa fiksummin, kun sille annetaan oikea tieto oikealla tavalla

Tekoäly vastaa fiksummin, kun sille annetaan oikea tieto oikealla tavalla

Katsaus kokoaa, miten kielimalleja voi vahvistaa antamalla niille jäsenneltyä lisätietoa vastaushetkellä – yksinkertaisista vihjeistä aina syy–seurausketjuiksi järjestettyyn taustaan. Kuvittele, että pyydät tekoälyä selittämään, mitä uusi lakimuutos tarkoittaa pienyrittäjälle. Yleismallinen kielimalli osaa puhua aiheesta sujuvasti, mutta jos laki on muuttunut äskettäin, vastauksessa voi olla vanhaa tietoa tai epävarmoja arvailuja. Sama kokemus

By Kari Jaaskelainen
Tekoäly voi olla sekä nopea että säästeliäs – jos se oppii milloin ajatella ääneen

Tekoäly voi olla sekä nopea että säästeliäs – jos se oppii milloin ajatella ääneen

Kuvittele chat-ikkuna, jossa vastaus alkaa rönsyillä: ensin pari perustelua, sitten varmistus, lopulta vielä varmistuksen varmistus. Käyttäjä odottaa, laskutus juoksee. Tekoälymallit hinnoitellaan usein “tokeneina” – sananpaloina – joten jokainen turha kiemura maksaa sekä aikaa että rahaa. Vuosia alalla vallitsi hiljainen oletus: mitä enemmän mallilla on laskentatehoa ja mitä pidemmin se ”miettii”, sitä parempaa

By Kari Jaaskelainen