論文の概要: NetSafe: Exploring the Topological Safety of Multi-agent Networks
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.15686v1
- Date: Mon, 21 Oct 2024 06:54:27 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-10-22 13:17:12.222590
- Title: NetSafe: Exploring the Topological Safety of Multi-agent Networks
- Title（参考訳）: NetSafe: マルチエージェントネットワークのトポロジ的安全性を探る
- Authors: Miao Yu, Shilong Wang, Guibin Zhang, Junyuan Mao, Chenlong Yin, Qijiong Liu, Qingsong Wen, Kun Wang, Yang Wang,
- Abstract要約: 本稿では, トポロジ的観点からのマルチエージェントネットワークの安全性に着目した。
マルチエージェントネットワークが誤情報、偏見、有害な情報を含む攻撃にさらされる際のいくつかの重要な現象を同定する。
高度に接続されたネットワークは敵の攻撃の拡散の影響を受けやすく、スターグラフのトポロジーにおけるタスクパフォーマンスは29.7%低下している。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 22.033551405492553
- License:
- Abstract: Large language models (LLMs) have empowered nodes within multi-agent networks with intelligence, showing growing applications in both academia and industry. However, how to prevent these networks from generating malicious information remains unexplored with previous research on single LLM's safety be challenging to transfer. In this paper, we focus on the safety of multi-agent networks from a topological perspective, investigating which topological properties contribute to safer networks. To this end, we propose a general framework, NetSafe along with an iterative RelCom interaction to unify existing diverse LLM-based agent frameworks, laying the foundation for generalized topological safety research. We identify several critical phenomena when multi-agent networks are exposed to attacks involving misinformation, bias, and harmful information, termed as Agent Hallucination and Aggregation Safety. Furthermore, we find that highly connected networks are more susceptible to the spread of adversarial attacks, with task performance in a Star Graph Topology decreasing by 29.7%. Besides, our proposed static metrics aligned more closely with real-world dynamic evaluations than traditional graph-theoretic metrics, indicating that networks with greater average distances from attackers exhibit enhanced safety. In conclusion, our work introduces a new topological perspective on the safety of LLM-based multi-agent networks and discovers several unreported phenomena, paving the way for future research to explore the safety of such networks.
- Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は、インテリジェンスを持つマルチエージェントネットワーク内のノードに権限を与えており、アカデミックと産業の両方でアプリケーションが成長していることを示している。
しかし、これらのネットワークが悪意のある情報を生成するのを防ぐ方法はまだ未解明のままであり、単一LSMの安全性に関する以前の研究は、転送が困難である。
本稿では、トポロジカルな視点からマルチエージェントネットワークの安全性に着目し、どのトポロジ的特性が安全なネットワークに寄与するかを検討する。
そこで本研究では,既存の多様なLDMベースのエージェントフレームワークを統合するために,NetSafeと反復的なRelComインタラクションを併用した汎用フレームワークを提案し,一般のトポロジカル安全研究の基礎を築いた。
マルチエージェントネットワークが誤情報、偏見、有害な情報を含む攻撃に晒された場合、エージェント・ハロシン化とアグリゲーション・セーフティ(Aggregation Safety)と呼ばれるいくつかの重要な現象を同定する。
さらに、高度に接続されたネットワークは敵の攻撃の拡散の影響を受けやすく、スターグラフのトポロジーにおけるタスク性能は29.7%低下している。
さらに,提案手法は,攻撃者からの平均距離が大きいネットワークが安全性を高めていることを示すため,従来のグラフ理論の指標よりも現実の動的評価と密接に一致している。
結論として,LLMに基づくマルチエージェントネットワークの安全性に関する新たなトポロジカルな視点を導入し,いくつかの未報告現象を発見し,今後のネットワークの安全性を探究する道を開く。
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