論文の概要: Agent-SafetyBench: Evaluating the Safety of LLM Agents

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.14470v1
• Date: Thu, 19 Dec 2024 02:35:15 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-20 13:32:11.696534
• Title: Agent-SafetyBench: Evaluating the Safety of LLM Agents
• Title（参考訳）: Agent-SafetyBench: LLMエージェントの安全性の評価
• Authors: Zhexin Zhang, Shiyao Cui, Yida Lu, Jingzhuo Zhou, Junxiao Yang, Hongning Wang, Minlie Huang,
• Abstract要約: 我々は,大規模言語モデル(LLM)の安全性を評価するための総合ベンチマークであるAgent-SafetyBenchを紹介する。 Agent-SafetyBenchは349のインタラクション環境と2,000のテストケースを含み、安全リスクの8つのカテゴリを評価し、安全でないインタラクションで頻繁に発生する10の一般的な障害モードをカバーする。 16 名の LLM エージェントを評価した結果,いずれのエージェントも 60% 以上の安全性スコアを達成できないことがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 72.92604341646691
• License:
• Abstract: As large language models (LLMs) are increasingly deployed as agents, their integration into interactive environments and tool use introduce new safety challenges beyond those associated with the models themselves. However, the absence of comprehensive benchmarks for evaluating agent safety presents a significant barrier to effective assessment and further improvement. In this paper, we introduce Agent-SafetyBench, a comprehensive benchmark designed to evaluate the safety of LLM agents. Agent-SafetyBench encompasses 349 interaction environments and 2,000 test cases, evaluating 8 categories of safety risks and covering 10 common failure modes frequently encountered in unsafe interactions. Our evaluation of 16 popular LLM agents reveals a concerning result: none of the agents achieves a safety score above 60%. This highlights significant safety challenges in LLM agents and underscores the considerable need for improvement. Through quantitative analysis, we identify critical failure modes and summarize two fundamental safety detects in current LLM agents: lack of robustness and lack of risk awareness. Furthermore, our findings suggest that reliance on defense prompts alone is insufficient to address these safety issues, emphasizing the need for more advanced and robust strategies. We release Agent-SafetyBench at \url{https://github.com/thu-coai/Agent-SafetyBench} to facilitate further research and innovation in agent safety evaluation and improvement.
• Abstract（参考訳）: 大きな言語モデル(LLM)がエージェントとしてますますデプロイされるにつれて、インタラクティブな環境やツールの利用への統合は、モデル自体に関連するもの以外にも、新たな安全性上の課題をもたらします。 しかし、エージェントの安全性を評価するための包括的なベンチマークが欠如していることは、効果的な評価とさらなる改善に重大な障壁をもたらす。 本稿では LLM エージェントの安全性を評価するための総合ベンチマークである Agent-SafetyBench を紹介する。 Agent-SafetyBenchは349のインタラクション環境と2,000のテストケースを含み、安全リスクの8つのカテゴリを評価し、安全でないインタラクションで頻繁に発生する10の一般的な障害モードをカバーする。 16 名の LLM エージェントを評価した結果,いずれのエージェントも 60% 以上の安全性スコアを達成できないことがわかった。 このことは、LLMエージェントの重大な安全性上の課題を強調し、改善のかなりの必要性を浮き彫りにしている。 定量的分析により、臨界障害モードを特定し、現在のLLMエージェントに2つの基本的な安全性検出を要約する。 さらに, より高度で堅牢な戦略の必要性を強調しつつ, 防衛プロンプトのみへの依存は, これらの安全問題に対処するには不十分であることが示唆された。 我々は、エージェント安全評価と改善のさらなる研究と革新を促進するために、Agent-SafetyBench at \url{https://github.com/thu-coai/Agent-SafetyBench}をリリースする。

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