論文の概要: Towards Action Hijacking of Large Language Model-based Agent
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.10807v2
- Date: Thu, 12 Jun 2025 10:17:02 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-06-13 15:37:22.100652
- Title: Towards Action Hijacking of Large Language Model-based Agent
- Title（参考訳）: 大規模言語モデルベースエージェントの行動ハイジャックに向けて
- Authors: Yuyang Zhang, Kangjie Chen, Jiaxin Gao, Ronghao Cui, Run Wang, Lina Wang, Tianwei Zhang,
- Abstract要約: LLMベースのアプリケーションのアクションプランを操作するための新しい攻撃であるAI$mathbf2$を紹介する。
まず、被害者のアプリケーションからアクション認識の知識を収集する。
このような知識に基づいて、攻撃者は誤解を招く入力を生成することができ、LLMを誤解して有害なアクションプランを生成することができる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 23.13653350521422
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Recently, applications powered by Large Language Models (LLMs) have made significant strides in tackling complex tasks. By harnessing the advanced reasoning capabilities and extensive knowledge embedded in LLMs, these applications can generate detailed action plans that are subsequently executed by external tools. Furthermore, the integration of retrieval-augmented generation (RAG) enhances performance by incorporating up-to-date, domain-specific knowledge into the planning and execution processes. This approach has seen widespread adoption across various sectors, including healthcare, finance, and software development. Meanwhile, there are also growing concerns regarding the security of LLM-based applications. Researchers have disclosed various attacks, represented by jailbreak and prompt injection, to hijack the output actions of these applications. Existing attacks mainly focus on crafting semantically harmful prompts, and their validity could diminish when security filters are employed. In this paper, we introduce AI$\mathbf{^2}$, a novel attack to manipulate the action plans of LLM-based applications. Different from existing solutions, the innovation of AI$\mathbf{^2}$ lies in leveraging the knowledge from the application's database to facilitate the construction of malicious but semantically-harmless prompts. To this end, it first collects action-aware knowledge from the victim application. Based on such knowledge, the attacker can generate misleading input, which can mislead the LLM to generate harmful action plans, while bypassing possible detection mechanisms easily. Our evaluations on three real-world applications demonstrate the effectiveness of AI$\mathbf{^2}$: it achieves an average attack success rate of 84.30\% with the best of 99.70\%. Besides, it gets an average bypass rate of 92.7\% against common safety filters and 59.45\% against dedicated defense.
- Abstract（参考訳）: 近年,Large Language Models (LLM) を利用したアプリケーションが,複雑なタスクに対処する上で大きな進歩を遂げている。
LLMに埋め込まれた高度な推論能力と広範な知識を活用することで、これらのアプリケーションは、その後外部ツールによって実行される詳細なアクションプランを生成することができる。
さらに、検索強化生成(RAG)の統合により、最新のドメイン固有の知識を計画および実行プロセスに組み込むことにより、パフォーマンスが向上する。
このアプローチは、医療、金融、ソフトウェア開発など、さまざまな分野に広く採用されています。
一方、LLMベースのアプリケーションのセキュリティについても懸念が高まっている。
研究者たちは、これらのアプリケーションの出力アクションをハイジャックするために、ジェイルブレイクとプロンプトインジェクションによって表現された様々な攻撃を明らかにした。
既存の攻撃は主に意味的に有害なプロンプトの作成に重点を置いており、セキュリティフィルタを採用するとその妥当性が低下する可能性がある。
本稿では, LLM ベースのアプリケーションの動作計画を操作する新たな攻撃である AI$\mathbf{^2}$ を紹介する。
既存のソリューションとは異なり、AI$\mathbf{^2}$のイノベーションは、悪意あるが意味的に害のないプロンプトの構築を容易にするために、アプリケーションのデータベースからの知識を活用することである。
この目的のために、まず被害者のアプリケーションからアクション認識の知識を収集する。
このような知識に基づいて、攻撃者は誤誘導入力を発生させ、LLMを誤誘導して有害なアクションプランを発生させ、検出機構を容易にバイパスすることができる。
AI$\mathbf{^2}$: 平均攻撃成功率は 84.30\% であり, 最高値は 99.70\% である。
さらに、一般的な安全フィルタに対して92.7\%、専用防御に対して59.45\%の平均バイパス率を得る。
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