論文の概要: Multi-Agent Security Tax: Trading Off Security and Collaboration Capabilities in Multi-Agent Systems

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.19145v1
• Date: Wed, 26 Feb 2025 14:00:35 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-27 14:56:42.389215
• Title: Multi-Agent Security Tax: Trading Off Security and Collaboration Capabilities in Multi-Agent Systems
• Title（参考訳）: マルチエージェントセキュリティ税:マルチエージェントシステムにおけるセキュリティとコラボレーション能力の取引
• Authors: Pierre Peigne-Lefebvre, Mikolaj Kniejski, Filip Sondej, Matthieu David, Jason Hoelscher-Obermaier, Christian Schroeder de Witt, Esben Kran,
• Abstract要約: 我々は、セキュリティリスクとトレードオフを研究するために、共有目的に基づいて協力するAIエージェントのシミュレーションを開発する。 我々は、悪意のある指示の多重ホップ拡散という、感染した悪意のあるプロンプトを観察する。 この結果から,マルチエージェントシステムにおけるセキュリティと協調効率のトレードオフの可能性が示唆された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.2564343689544843
• License:
• Abstract: As AI agents are increasingly adopted to collaborate on complex objectives, ensuring the security of autonomous multi-agent systems becomes crucial. We develop simulations of agents collaborating on shared objectives to study these security risks and security trade-offs. We focus on scenarios where an attacker compromises one agent, using it to steer the entire system toward misaligned outcomes by corrupting other agents. In this context, we observe infectious malicious prompts - the multi-hop spreading of malicious instructions. To mitigate this risk, we evaluated several strategies: two "vaccination" approaches that insert false memories of safely handling malicious input into the agents' memory stream, and two versions of a generic safety instruction strategy. While these defenses reduce the spread and fulfillment of malicious instructions in our experiments, they tend to decrease collaboration capability in the agent network. Our findings illustrate potential trade-off between security and collaborative efficiency in multi-agent systems, providing insights for designing more secure yet effective AI collaborations.
• Abstract（参考訳）: AIエージェントが複雑な目的に協力するためにますます採用されるにつれて、自律的なマルチエージェントシステムのセキュリティが重要になる。 我々は、これらのセキュリティリスクとセキュリティトレードオフを研究するために、共有目的に協力するエージェントのシミュレーションを開発する。 我々は、攻撃者が1つのエージェントを侵害するシナリオに注目し、他のエージェントを腐敗させることでシステム全体を不一致の結果へと誘導する。 この文脈では、悪意のある指示の多重ホップ拡散という、有害なプロンプトを観察する。 このリスクを軽減するために、エージェントのメモリストリームに悪意のある入力を安全に処理する偽の記憶を挿入する2つの「予防接種」アプローチと、一般的な安全指導戦略の2つのバージョンを評価した。 これらの防御は、我々の実験における悪意ある指示の拡散と充足を減少させるが、エージェントネットワークにおける協調能力は低下する傾向にある。 我々の発見は、マルチエージェントシステムにおけるセキュリティと協調効率のトレードオフの可能性を示し、よりセキュアで効果的なAIコラボレーションを設計するための洞察を提供する。

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