論文の概要: Comprehensive Vulnerability Analysis is Necessary for Trustworthy LLM-MAS
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.01245v1
- Date: Mon, 02 Jun 2025 01:46:15 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-06-05 04:22:50.713238
- Title: Comprehensive Vulnerability Analysis is Necessary for Trustworthy LLM-MAS
- Title（参考訳）: LLM-MASの総合的脆弱性解析の必要性
- Authors: Pengfei He, Yue Xing, Shen Dong, Juanhui Li, Zhenwei Dai, Xianfeng Tang, Hui Liu, Han Xu, Zhen Xiang, Charu C. Aggarwal, Hui Liu,
- Abstract要約: 大規模言語モデルに基づくマルチエージェントシステム (LLM-MAS) は、ハイテイクなアプリケーションにますます多くデプロイされている。
LLM-MASは、エージェント間通信、信頼関係、ツール統合を通じて、ユニークな攻撃面を導入している。
本稿では,多様な研究を統一するLSM-MASの脆弱性解析のための体系的枠組みを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 28.69485468744812
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: This paper argues that a comprehensive vulnerability analysis is essential for building trustworthy Large Language Model-based Multi-Agent Systems (LLM-MAS). These systems, which consist of multiple LLM-powered agents working collaboratively, are increasingly deployed in high-stakes applications but face novel security threats due to their complex structures. While single-agent vulnerabilities are well-studied, LLM-MAS introduces unique attack surfaces through inter-agent communication, trust relationships, and tool integration that remain significantly underexplored. We present a systematic framework for vulnerability analysis of LLM-MAS that unifies diverse research. For each type of vulnerability, we define formal threat models grounded in practical attacker capabilities and illustrate them using real-world LLM-MAS applications. This formulation enables rigorous quantification of vulnerability across different architectures and provides a foundation for designing meaningful evaluation benchmarks. Our analysis reveals that LLM-MAS faces elevated risk due to compositional effects -- vulnerabilities in individual components can cascade through agent communication, creating threat models not present in single-agent systems. We conclude by identifying critical open challenges: (1) developing benchmarks specifically tailored to LLM-MAS vulnerability assessment, (2) considering new potential attacks specific to multi-agent architectures, and (3) implementing trust management systems that can enforce security in LLM-MAS. This research provides essential groundwork for future efforts to enhance LLM-MAS trustworthiness as these systems continue their expansion into critical applications.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,LLM-MAS(Large Language Model-based Multi-Agent Systems)を構築する上で,包括的脆弱性分析が不可欠であることを論じる。
これらのシステムは、複数のLDMを動力とするエージェントが協力して動作するが、複雑な構造のために新たなセキュリティ脅威に直面している。
シングルエージェントの脆弱性はよく研究されているが、LDM-MASはエージェント間通信、信頼関係、ツール統合を通じてユニークな攻撃面を導入し、探索がかなり過小評価されている。
多様な研究を統一するLLM-MASの脆弱性分析のための体系的枠組みを提案する。
各種類の脆弱性に対して、実際の攻撃能力に基づく正式な脅威モデルを定義し、実世界のLLM-MASアプリケーションを用いてそれらを説明する。
この定式化は、異なるアーキテクチャにわたる脆弱性の厳密な定量化を可能にし、有意義な評価ベンチマークを設計するための基盤を提供する。
分析の結果,LSM-MASは構成的影響によりリスクが高く,個々のコンポーネントの脆弱性はエージェント通信を通じてカスケードし,単一エージェントシステムに存在しない脅威モデルを生成することができることがわかった。
1)LLM-MASの脆弱性評価に特化したベンチマークの開発,(2)マルチエージェントアーキテクチャに特有の新たな攻撃の可能性を考慮すること,(3)LLM-MASのセキュリティを強制できる信頼管理システムを実装すること。
本研究は,LLM-MASの信頼性向上に向けた今後の取り組みに不可欠な基盤を提供する。
関連論文リスト
- A Trustworthy Multi-LLM Network: Challenges,Solutions, and A Use Case [59.58213261128626]
複数の大規模言語モデル(LLM)を信頼性のあるマルチLLMネットワーク(MultiLLMN)に接続するブロックチェーン対応協調フレームワークを提案する。
このアーキテクチャは、複雑なネットワーク最適化問題に対する最も信頼性が高く高品質な応答の協調評価と選択を可能にする。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-05-06T05:32:46Z) - Assessing and Enhancing the Robustness of LLM-based Multi-Agent Systems Through Chaos Engineering [0.0]
本研究では,大規模言語モデルベースマルチエージェントシステム(LLM-MAS)の実環境環境における堅牢性向上のためのカオスエンジニアリングの適用について検討する。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-05-06T01:13:14Z) - SafeMLRM: Demystifying Safety in Multi-modal Large Reasoning Models [50.34706204154244]
推論能力の獲得は、引き継がれた安全アライメントを壊滅的に劣化させる。
特定のシナリオは、25倍の攻撃率を被る。
MLRMは、厳密な推論と問合せの安全結合にもかかわらず、初期段階の自己補正を示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-04-09T06:53:23Z) - A Survey on Trustworthy LLM Agents: Threats and Countermeasures [67.23228612512848]
大規模言語モデル(LLM)とマルチエージェントシステム(MAS)はLLMエコシステムの機能を大幅に拡張した。
本稿では,エージェントの信頼性に関する総合的研究であるTrustAgentフレームワークを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-03-12T08:42:05Z) - Navigating the Risks: A Survey of Security, Privacy, and Ethics Threats in LLM-Based Agents [67.07177243654485]
この調査は、大規模言語モデルに基づくエージェントが直面するさまざまな脅威を収集、分析する。
LLMをベースとしたエージェントの6つの重要な特徴を概説する。
4つの代表エージェントをケーススタディとして選択し,実践的に直面する可能性のあるリスクを分析した。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-11-14T15:40:04Z) - SafeBench: A Safety Evaluation Framework for Multimodal Large Language Models [75.67623347512368]
MLLMの安全性評価を行うための総合的なフレームワークであるツールンを提案する。
我々のフレームワークは、包括的な有害なクエリデータセットと自動評価プロトコルで構成されています。
本研究では,広く利用されている15のオープンソースMLLMと6つの商用MLLMの大規模実験を行った。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-10-24T17:14:40Z) - garak: A Framework for Security Probing Large Language Models [16.305837349514505]
garakは、ターゲットとするLarge Language Models(LLM)の脆弱性を発見し、特定するために使用できるフレームワークである。
フレームワークのアウトプットは、ターゲットモデルの弱点を記述し、ユニークなコンテキストで脆弱性を構成するものについての情報的な議論に寄与する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-06-16T18:18:43Z) - Threat Modelling and Risk Analysis for Large Language Model (LLM)-Powered Applications [0.0]
大規模言語モデル(LLM)は、高度な自然言語処理機能を提供することによって、様々なアプリケーションに革命をもたらした。
本稿では,LSMを利用したアプリケーションに適した脅威モデリングとリスク分析について検討する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-06-16T16:43:58Z) - Unveiling the Misuse Potential of Base Large Language Models via In-Context Learning [61.2224355547598]
大規模言語モデル(LLM)のオープンソース化は、アプリケーション開発、イノベーション、科学的進歩を加速させる。
我々の調査は、この信念に対する重大な監視を露呈している。
我々の研究は、慎重に設計されたデモを配置することにより、ベースLSMが悪意のある命令を効果的に解釈し実行できることを実証する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-04-16T13:22:54Z) - Unbridled Icarus: A Survey of the Potential Perils of Image Inputs in Multimodal Large Language Model Security [5.077261736366414]
強力なMLLMのような信頼性の高いAIシステムの追求は、現代研究の重要な領域として現れている。
本稿では,画像モダリティのMLLMへの導入に伴う多面的リスクの軽減に努める。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-04-08T07:54:18Z) - Mapping LLM Security Landscapes: A Comprehensive Stakeholder Risk Assessment Proposal [0.0]
本稿では,従来のシステムにおけるリスク評価手法のようなツールを用いたリスク評価プロセスを提案する。
我々は、潜在的な脅威要因を特定し、脆弱性要因に対して依存するシステムコンポーネントをマッピングするためのシナリオ分析を行う。
3つの主要株主グループに対する脅威もマップ化しています。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-03-20T05:17:22Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。