論文の概要: BlindGuard: Safeguarding LLM-based Multi-Agent Systems under Unknown Attacks
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.08127v1
- Date: Mon, 11 Aug 2025 16:04:47 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-08-12 21:23:29.195491
- Title: BlindGuard: Safeguarding LLM-based Multi-Agent Systems under Unknown Attacks
- Title（参考訳）: BlindGuard: 未知の攻撃下でのLLMベースのマルチエージェントシステムの保護
- Authors: Rui Miao, Yixin Liu, Yili Wang, Xu Shen, Yue Tan, Yiwei Dai, Shirui Pan, Xin Wang,
- Abstract要約: BlindGuardは、攻撃固有のラベルや悪意のある振る舞いに関する事前の知識を必要とせずに学習する、教師なしの防御方法である。
BlindGuardはマルチエージェントシステムにまたがる多様な攻撃タイプ(即時注入、メモリ中毒、ツール攻撃)を効果的に検出する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 58.959622170433725
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: The security of LLM-based multi-agent systems (MAS) is critically threatened by propagation vulnerability, where malicious agents can distort collective decision-making through inter-agent message interactions. While existing supervised defense methods demonstrate promising performance, they may be impractical in real-world scenarios due to their heavy reliance on labeled malicious agents to train a supervised malicious detection model. To enable practical and generalizable MAS defenses, in this paper, we propose BlindGuard, an unsupervised defense method that learns without requiring any attack-specific labels or prior knowledge of malicious behaviors. To this end, we establish a hierarchical agent encoder to capture individual, neighborhood, and global interaction patterns of each agent, providing a comprehensive understanding for malicious agent detection. Meanwhile, we design a corruption-guided detector that consists of directional noise injection and contrastive learning, allowing effective detection model training solely on normal agent behaviors. Extensive experiments show that BlindGuard effectively detects diverse attack types (i.e., prompt injection, memory poisoning, and tool attack) across MAS with various communication patterns while maintaining superior generalizability compared to supervised baselines. The code is available at: https://github.com/MR9812/BlindGuard.
- Abstract（参考訳）: LLMベースのマルチエージェントシステム(MAS)のセキュリティは、悪意のあるエージェントがエージェント間メッセージインタラクションを通じて集団決定を歪めるという、伝播脆弱性によって著しく脅かされている。
既存の監視された防御手法は有望な性能を示すが、監視された悪意のある検出モデルをトレーニングするためにラベル付き悪意のあるエージェントに大きく依存しているため、現実のシナリオでは実用的ではない可能性がある。
実用的で汎用的なMAS防御を実現するために,攻撃固有のラベルや悪意のある行動に関する事前の知識を必要とせずに学習する,教師なしの防御手法であるBlindGuardを提案する。
この目的のために,各エージェントの個人,周辺,グローバルなインタラクションパターンをキャプチャする階層型エージェントエンコーダを構築し,悪意のあるエージェント検出のための包括的な理解を提供する。
一方、指向性ノイズ注入とコントラスト学習からなる汚職誘導型検出器を設計し、通常のエージェントの動作にのみ依存する効果的な検出モデルトレーニングを可能にする。
大規模な実験により、BlindGuardは、教師付きベースラインよりも優れた一般化性を保ちながら、MAS全体にわたる多様な攻撃タイプ(即時注射、メモリ中毒、ツール攻撃)を様々なコミュニケーションパターンで効果的に検出することが示された。
コードは、https://github.com/MR9812/BlindGuard.comで入手できる。
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