論文の概要: Les Dissonances: Cross-Tool Harvesting and Polluting in Multi-Tool Empowered LLM Agents

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.03111v2
• Date: Mon, 28 Apr 2025 13:07:40 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-02 19:15:52.385613
• Title: Les Dissonances: Cross-Tool Harvesting and Polluting in Multi-Tool Empowered LLM Agents
• Title（参考訳）: レス共振器:多孔式LDM剤のクロスツールハーベスティングと汚染
• Authors: Zichuan Li, Jian Cui, Xiaojing Liao, Luyi Xing,
• Abstract要約: 本稿では,マルチツール対応LLMエージェントにおけるタスク制御フローのシステマティックセキュリティ解析について述べる。 複数の攻撃ベクトルを含む新しい脅威であるクロスツールハーベスティングとポリッティング(XTHP)を同定する。 この脅威の影響を理解するために,我々は,XTHP攻撃を受けやすい現実世界のエージェントツールを自動的に検出する動的スキャンツールであるChordを開発した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.15485816037418
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Large Language Model (LLM) agents are autonomous systems powered by LLMs, capable of reasoning and planning to solve problems by leveraging a set of tools. However, the integration of multi-tool capabilities in LLM agents introduces challenges in securely managing tools, ensuring their compatibility, handling dependency relationships, and protecting control flows within LLM agent workflows. In this paper, we present the first systematic security analysis of task control flows in multi-tool-enabled LLM agents. We identify a novel threat, Cross-Tool Harvesting and Polluting (XTHP), which includes multiple attack vectors to first hijack the normal control flows of agent tasks, and then collect and pollute confidential or private information within LLM agent systems. To understand the impact of this threat, we developed Chord, a dynamic scanning tool designed to automatically detect real-world agent tools susceptible to XTHP attacks. Our evaluation of 66 real-world tools from the repositories of two major LLM agent development frameworks, LangChain and LlamaIndex, revealed a significant security concern: 75\% are vulnerable to XTHP attacks, highlighting the prevalence of this threat.
• Abstract（参考訳）: LLM(Large Language Model)エージェントは、LLMをベースとした自律システムであり、ツールセットを活用することで問題を解決するための推論と計画を行うことができる。 しかし、LLMエージェントへのマルチツール機能の統合は、ツールのセキュアな管理、互換性の確保、依存関係の関係の扱い、LLMエージェントワークフロー内の制御フローの保護といった課題を導入している。 本稿では,マルチツール対応LLMエージェントにおけるタスク制御フローのシステマティックセキュリティ解析について述べる。 エージェントタスクの通常の制御フローを最初にハイジャックする複数の攻撃ベクトルを含む新たな脅威であるクロスツール・ハーヴェスティング・ポリシング(XTHP)を特定し、LLMエージェントシステム内で機密情報や個人情報を収集・汚染する。 この脅威の影響を理解するために,我々は,XTHP攻撃を受けやすい現実世界のエージェントツールを自動的に検出する動的スキャンツールであるChordを開発した。 LLMエージェント開発フレームワークであるLangChainとLlamaIndexのレポジトリから66の現実世界ツールを評価すると、重大なセキュリティ上の懸念が明らかになりました。

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