Análise comparativa do impacto de ataques à memória persistente no desempenho de sistemas baseados em LLMs - Senna, Paulo Henrique Gomes de; Miers, Charles Christian (Anais da Escola Regional de Alto Desempenho da Região Sul (ERAD-RS), 2026)
Com a crescente implementação de Large Language Models (LLMs) em sistemas reais, a incorporação de memória persistente tem sido adotada para ampliar a continuidade contextual e a autonomia das aplicações, ao custo de maior complexidade computacional e expansão da superfície de ataque. Este trabalho analisa, sob a perspectiva de Red Team, como ataques direcionados à memória externa podem impactar o desempenho operacional de sistemas baseados em LLMs considerando métricas como latência de Entrada/Saída (E/S), Time to first token (TTFT), latência total e throughput. A partir de uma análise comparativa, discute-se como a persistência maliciosa pode ocasionar degradação progressiva de desempenho e comprometer a eficiência do sistema ao longo do tempo.