論文の概要: SentinelAgent: Graph-based Anomaly Detection in Multi-Agent Systems

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.24201v1
• Date: Fri, 30 May 2025 04:25:19 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-02 19:47:52.768862
• Title: SentinelAgent: Graph-based Anomaly Detection in Multi-Agent Systems
• Title（参考訳）: SentinelAgent:マルチエージェントシステムにおけるグラフベースの異常検出
• Authors: Xu He, Di Wu, Yan Zhai, Kun Sun,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)に基づくマルチエージェントシステム(MAS)に適したシステムレベルの異常検出フレームワークを提案する。 本稿では,エージェント間相互作用を動的実行グラフとしてモデル化し,ノード,エッジ,パスレベルでの意味的異常検出を可能にするグラフベースのフレームワークを提案する。 第2に,セキュリティポリシとコンテキスト推論に基づくMAS実行の監視,解析,介入を行うLLMによる監視エージェントである,プラグイン可能なSentinelAgentを導入する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.497269773189254
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The rise of large language model (LLM)-based multi-agent systems (MAS) introduces new security and reliability challenges. While these systems show great promise in decomposing and coordinating complex tasks, they also face multi-faceted risks across prompt manipulation, unsafe tool usage, and emergent agent miscoordination. Existing guardrail mechanisms offer only partial protection, primarily at the input-output level, and fall short in addressing systemic or multi-point failures in MAS. In this work, we present a system-level anomaly detection framework tailored for MAS, integrating structural modeling with runtime behavioral oversight. Our approach consists of two components. First, we propose a graph-based framework that models agent interactions as dynamic execution graphs, enabling semantic anomaly detection at node, edge, and path levels. Second, we introduce a pluggable SentinelAgent, an LLM-powered oversight agent that observes, analyzes, and intervenes in MAS execution based on security policies and contextual reasoning. By bridging abstract detection logic with actionable enforcement, our method detects not only single-point faults and prompt injections but also multi-agent collusion and latent exploit paths. We validate our framework through two case studies, including an email assistant and Microsoft's Magentic-One system, demonstrating its ability to detect covert risks and provide explainable root-cause attribution. Our work lays the foundation for more trustworthy, monitorable, and secure agent-based AI ecosystems.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)ベースのマルチエージェントシステム(MAS)の台頭は、新たなセキュリティと信頼性の課題をもたらす。 これらのシステムは複雑なタスクの分解とコーディネートにおいて非常に有望であるが、迅速な操作、安全でないツールの使用、創発的なエージェントのミスコーディネートなど、多面的なリスクに直面している。 既存のガードレール機構は、主に入力出力レベルでの部分的保護のみを提供し、MASのシステム障害やマルチポイント障害に対処するには不十分である。 本研究では,MASに適したシステムレベルの異常検出フレームワークを提案する。 私たちのアプローチは2つのコンポーネントで構成されています。 まず,エージェント間相互作用を動的実行グラフとしてモデル化し,ノード,エッジ,パスレベルでの意味的異常検出を可能にするグラフベースのフレームワークを提案する。 第2に,セキュリティポリシとコンテキスト推論に基づくMAS実行の監視,解析,介入を行うLLMによる監視エージェントである,プラグイン可能なSentinelAgentを導入する。 本手法は, 抽象的な検出ロジックを動作可能な強制でブリッジすることで, 単一点欠陥やインジェクションのインジェクションだけでなく, マルチエージェントの共謀, 潜時的なエクスプロイトパスも検出する。 我々は,メールアシスタントとMicrosoftのMagentic-Oneシステムを含む2つのケーススタディを通じてフレームワークを検証する。 私たちの研究は、より信頼性が高く、監視可能で、セキュアなエージェントベースのAIエコシステムの基礎を築いたのです。

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