論文の概要: Watch Out for Your Agents! Investigating Backdoor Threats to LLM-Based Agents

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.11208v2
• Date: Tue, 29 Oct 2024 15:32:04 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-30 13:37:59.818724
• Title: Watch Out for Your Agents! Investigating Backdoor Threats to LLM-Based Agents
• Title（参考訳）: エージェントに気をつけて! LLMエージェントに対するバックドアの脅威を探る
• Authors: Wenkai Yang, Xiaohan Bi, Yankai Lin, Sishuo Chen, Jie Zhou, Xu Sun,
• Abstract要約: 我々は、LSMベースのエージェントに対して、典型的な安全脅威であるバックドアアタックの1つを調査する第一歩を踏み出した。 具体的には、ユーザ入力とモデル出力のみを操作できる従来のLDMに対するバックドア攻撃と比較して、エージェントバックドア攻撃はより多様で隠蔽的な形式を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 47.219047422240145
• License:
• Abstract: Driven by the rapid development of Large Language Models (LLMs), LLM-based agents have been developed to handle various real-world applications, including finance, healthcare, and shopping, etc. It is crucial to ensure the reliability and security of LLM-based agents during applications. However, the safety issues of LLM-based agents are currently under-explored. In this work, we take the first step to investigate one of the typical safety threats, backdoor attack, to LLM-based agents. We first formulate a general framework of agent backdoor attacks, then we present a thorough analysis of different forms of agent backdoor attacks. Specifically, compared with traditional backdoor attacks on LLMs that are only able to manipulate the user inputs and model outputs, agent backdoor attacks exhibit more diverse and covert forms: (1) From the perspective of the final attacking outcomes, the agent backdoor attacker can not only choose to manipulate the final output distribution, but also introduce the malicious behavior in an intermediate reasoning step only, while keeping the final output correct. (2) Furthermore, the former category can be divided into two subcategories based on trigger locations, in which the backdoor trigger can either be hidden in the user query or appear in an intermediate observation returned by the external environment. We implement the above variations of agent backdoor attacks on two typical agent tasks including web shopping and tool utilization. Extensive experiments show that LLM-based agents suffer severely from backdoor attacks and such backdoor vulnerability cannot be easily mitigated by current textual backdoor defense algorithms. This indicates an urgent need for further research on the development of targeted defenses against backdoor attacks on LLM-based agents. Warning: This paper may contain biased content.
• Abstract（参考訳）: LLM(Large Language Models)の急速な開発によって、LLMベースのエージェントは、金融、ヘルスケア、ショッピングなど、さまざまな現実世界のアプリケーションを扱うように開発されている。 アプリケーション中のLSMベースのエージェントの信頼性とセキュリティを確保することが重要である。 しかし、LLMをベースとしたエージェントの安全性に関する問題は、現在未調査である。 本研究は, LLMをベースとしたエージェントに対して, 典型的な安全脅威であるバックドアアタックの1つを調査するための第一歩となる。 まず、エージェントバックドア攻撃の一般的な枠組みを定式化し、その後、エージェントバックドア攻撃の様々な形態を徹底的に分析する。 具体的には、ユーザ入力とモデル出力のみを操作できる従来のLDMに対するバックドアアタックと比較して、エージェントバックドアアタックはより多様で隠蔽的な形式を示す:(1)最終攻撃結果の観点から、エージェントバックドアアタックは最終的な出力分布を操作できるだけでなく、中間的推論ステップのみに悪意のある振る舞いを導入することができる。 さらに、以前のカテゴリはトリガー位置に基づいて2つのサブカテゴリに分けることができ、バックドアトリガーはユーザクエリに隠されるか、あるいは外部環境から返される中間観察に現れる。 Webショッピングとツール利用を含む2つの典型的なエージェントタスクに対して、上記のエージェントバックドア攻撃のバリエーションを実装した。 LLMをベースとしたエージェントは、バックドア攻撃に重傷を負い、そのようなバックドア脆弱性は、現在のテキストバックドア防御アルゴリズムでは容易に軽減できない。 このことは、LSMベースのエージェントに対するバックドア攻撃に対する標的防衛の開発について、さらなる研究の必要性を示唆している。 警告: この論文は偏りのある内容を含むかもしれない。

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