memlineage v0.1.0: defensa de dos capas contra memory poisoning en agentes LLM
Un agente con memoria persistente puede ser envenenado por un adversario que solo interactúa por canales normales. Presentamos una defensa de dos capas (provenancia criptográfica + detección por comportamiento) en Python, verificada por auditoría independiente y CI.
El problema
Los agentes con memoria persistente (RAG / agentic memory) introducen una superficie de ataque nueva: un adversario que interactúa solo a través de canales normales puede inyectar memorias diseñadas que, al ser recuperadas, desvían el comportamiento futuro del agente — sin tocar pesos del modelo ni código.
El trabajo académico reciente lo confirma de forma reproducible:
