論文の概要: Overthinking Loops in Agents: A Structural Risk via MCP Tools
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2602.14798v1
- Date: Mon, 16 Feb 2026 14:47:57 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-02-17 16:22:50.474241
- Title: Overthinking Loops in Agents: A Structural Risk via MCP Tools
- Title(参考訳): エージェントのループを考える:MCPツールによる構造リスク
- Abstract要約: 悪意のあるMPPツールサーバを,通常のツールと共同で登録し,過度なループを発生させることができることを示す。
3つのサーバに14の悪意あるツールを実装して、繰り返し、強制的な改善、気晴らしを引き起こします。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 10.476134239464889
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: Tool-using LLM agents increasingly coordinate real workloads by selecting and chaining third-party tools based on text-visible metadata such as tool names, descriptions, and return messages. We show that this convenience creates a supply-chain attack surface: a malicious MCP tool server can be co-registered alongside normal tools and induce overthinking loops, where individually trivial or plausible tool calls compose into cyclic trajectories that inflate end-to-end tokens and latency without any single step looking abnormal. We formalize this as a structural overthinking attack, distinguishable from token-level verbosity, and implement 14 malicious tools across three servers that trigger repetition, forced refinement, and distraction. Across heterogeneous registries and multiple tool-capable models, the attack causes severe resource amplification (up to $142.4\times$ tokens) and can degrade task outcomes. Finally, we find that decoding-time concision controls do not reliably prevent loop induction, suggesting defenses should reason about tool-call structure rather than tokens alone.
- Abstract(参考訳): ツールを使用するLLMエージェントは、ツール名、記述、返却メッセージなどのテキスト可視メタデータに基づいて、サードパーティツールを選択してチェーンすることで、実際のワークロードをコーディネートする。
悪意のあるMPPツールサーバを通常のツールと一緒に登録し、過度なループを誘発し、個々の自明なツール呼び出しを、単一のステップが異常に見えずに、エンドツーエンドトークンとレイテンシを増大させる循環軌道に構成する。
私たちはこれを、トークンレベルの冗長性と区別可能な構造的過度な攻撃として形式化し、3つのサーバに14の悪意あるツールを実装し、繰り返し、強制的な洗練、気晴らしを引き起こします。
不均一なレジストリと複数のツール対応モデルにまたがって、攻撃は厳しいリソース増幅(最大142.4\times$トークン)を引き起こし、タスク結果の劣化を引き起こす。
最後に,デコード時精度制御はループ誘導を確実に防止するものではないこと,また,トークンのみではなく,ツールコール構造を考慮すべきであることを示唆する。
関連論文リスト
- Joint Optimization of Tool Creation and Use for Large Language Model Agents [69.07066297088187]
SMITH (-grounded Multi-task Iterative Tool Honing) は、単一のポリシー内でツールの作成とツールの使用を訓練する。
SMITHで訓練された4B Qwen3は、正確に検証された13の手続き的推論タスクで、保持されたタスクで平均79.8のマクロ平均精度に達する。
また、TabMWP-Hardでは40.4、ドメイン外のGQAでは42.6に到達している。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-08-25T13:59:34Z) - ScrambleToolBench: Agents Search Exhaustively Even When Their Own Map Points to the Next Step [74.83535434786145]
ScrambleToolBenchは,行動推論の分離を目的とした対話型端末ベンチマークである。
このベンチマークでは、エージェントがテストとエラーのインタラクションを通じて、隠されたツールの振る舞いを明らかにする必要がある。
現状の言語モデルに対する我々の評価は、初期発見が成功しても頑健な適応にはならないことを示している。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-08-03T15:07:46Z) - Think Twice Before You Act: Protecting LLM Agents Against Tool Description Poisoning via Isolated Planning [48.99783163807576]
クロスツール記述中毒は、エージェントの軌道を操縦するためにプランナー可視のツールメタデータを操作することができる。
重要な観察は、有毒な記述がステップを越えた計画コンテキストに留まり、その後のツール選択に対する継続的な影響を可能にすることである。
我々は,孤立計画と呼ばれる新しい概念に基づく新しいシステムレベルの防衛ツールであるTool-Guardを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-06-18T20:31:08Z) - TRUSTDESC: Preventing Tool Poisoning in LLM Applications via Trusted Description Generation [16.85010496624083]
大きな言語モデル(LLM)は、時間に敏感なタスクや実世界のアクションを実行するための外部ツールに依存している。
攻撃者は、悪意のある命令(明示的なTPA)を埋め込んでツール記述を操作したり、(単純なTPA)クレームを誤解してモデル動作やツール選択に影響を与える。
実装から信頼できるツール記述を自動的に生成することにより、ツール中毒を防止するための最初のフレームワークであるTRUSTDESCを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-04-08T19:18:11Z) - AgentSentry: Mitigating Indirect Prompt Injection in LLM Agents via Temporal Causal Diagnostics and Context Purification [25.817251923574286]
大規模言語モデル(LLM)エージェントのための新しい推論時間検出・緩和フレームワークを提案する。
AgentSentryは、時間的因果的テイクオーバーとしてマルチターンIPIをモデル化する最初の推論時防御である。
我々は, textscAgentDojo ベンチマークにおいて, 4つのタスクスイート, 3つの IPI 攻撃ファミリー, 複数のブラックボックス LLM に対する AgentSentry の評価を行った。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-02-26T07:59:10Z) - Gecko: A Simulation Environment with Stateful Feedback for Refining Agent Tool Calls [56.407063247662336]
本稿では,ルールとLLMを組み合わせてツール応答をシミュレートする総合環境であるGeckoを紹介する。
GATS は GPT-4o, GPT-5, Gemini-3.0-pro など様々な LLM のツールコール性能を一貫して改善している。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-02-22T15:02:00Z) - Robust and Efficient Tool Orchestration via Layered Execution Structures with Reflective Correction [55.13278005189741]
私たちは、高レベルのツール依存関係をキャプチャする階層化された実行構造を学ぶために、ツールオーケストレーションをモデル化します。
本稿では,局所的にエラーを検出し,修正するスキーマ対応反射補正機構を提案する。
この設計では、エラーを個々のツールコールに限定し、実行軌跡全体の再計画を避ける。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-02-21T22:20:01Z) - SkillJect: Automating Stealthy Skill-Based Prompt Injection for Coding Agents with Trace-Driven Closed-Loop Refinement [120.52289344734415]
エージェントスキルに適したステルスプロンプトインジェクションのための自動フレームワークを提案する。
フレームワークは、明示的なステルス制約の下でインジェクションスキルを合成するアタックエージェント、インジェクションされたスキルを使用してタスクを実行するコードエージェント、アクショントレースをログする評価エージェントの3つのエージェントでクローズドループを形成する。
本手法は,現実的な環境下で高い攻撃成功率を達成する。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-02-15T16:09:48Z) - Sponge Tool Attack: Stealthy Denial-of-Efficiency against Tool-Augmented Agentic Reasoning [58.432996881401415]
最近の作業では、エージェント推論を可能にするために、外部ツールで大きな言語モデル(LLM)を拡張している。
本稿では,入力プロンプトを書き換えることのみでエージェント推論を妨害するスポンジツールアタック(STA)を提案する。
STAは、意味的忠実度の高い原文からの良心的な即興的な書き直しを生成する。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-01-24T19:36:51Z) - BackdoorAgent: A Unified Framework for Backdoor Attacks on LLM-based Agents [58.83028403414688]
大規模言語モデル(LLM)エージェントは、計画、メモリ、ツールの使用を組み合わせた多段階ワークフローを通じてタスクを実行する。
エージェントワークフローの特定のステージに注入されたバックドアトリガーは、複数の中間状態を通して持続し、下流出力に悪影響を及ぼす可能性がある。
LLMエージェントにおけるバックドア脅威を統一したエージェント中心のビューを提供するモジュールおよびステージアウェアフレームワークである textbfBackdoorAgent を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-01-08T03:49:39Z) - Securing the Model Context Protocol: Defending LLMs Against Tool Poisoning and Adversarial Attacks [8.419049623790618]
本研究は,MPP統合システムに対するセマンティックアタックの3つのクラスを分析する。
ディスクリプタの整合性を強制するためのRSAベースのマニフェスト署名、不審なツール定義を検出するためのLLM-on-LLMセマンティックベッティング、実行時に異常なツール動作をブロックする軽量ガードレールである。
提案手法は, モデル微調整や内部修正を伴わずに, 安全でないツール実行率を低減できることを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-12-06T20:07:58Z) - DeepAgent: A General Reasoning Agent with Scalable Toolsets [111.6384541877723]
DeepAgentは、自律的な思考、ツール発見、アクション実行を実行するエンドツーエンドのディープ推論エージェントである。
長期にわたる相互作用の課題に対処するために,過去の相互作用を構造化エピソード,動作,ツール記憶に圧縮する自律的メモリ折り畳み機構を導入する。
LLMシミュレートされたAPIを活用し、ツール呼び出しトークンにきめ細かいクレジットを割り当てるツールコールアドバンテージ属性を適用した、エンドツーエンドの強化学習戦略であるToolPOを開発した。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-10-24T16:24:01Z) - ToolLibGen: Scalable Automatic Tool Creation and Aggregation for LLM Reasoning [80.10274552177096]
外部ツールを備えたLarge Language Models (LLM) は、複雑な推論タスクにおけるパフォーマンスの向上を実証している。
このツールに強化された推論が広く採用されるのは、ドメイン固有のツールが不足しているためである。
構造化ツールライブラリに非構造化ツールのコレクションを自動的に組み込むための体系的なアプローチを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-10-09T04:11:16Z) - Mind Your Server: A Systematic Study of Parasitic Toolchain Attacks on the MCP Ecosystem [13.95558554298296]
大規模言語モデル(LLM)は、モデルコンテキストプロトコル(MCP)を通じて、外部システムとますます統合される。
本稿では,MCP Unintended Privacy Disclosure (MCP-UPD) としてインスタンス化された新たな攻撃方法であるParasitic Toolchain Attacksを明らかにする。
悪意のあるロジックはツールチェーンに侵入し,寄生的取り込み,プライバシコレクション,プライバシ開示という3つのフェーズで展開する。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-09-08T11:35:32Z) - MCPTox: A Benchmark for Tool Poisoning Attack on Real-World MCP Servers [12.669529656631937]
MCPToxは,現実的なMCP設定において,ツールポジショニングに対するエージェントの堅牢性を評価する最初のベンチマークである。
MCPToxは、数ショットの学習によって1312の悪意のあるテストケースの包括的なスイートを生成し、潜在的なリスクの10のカテゴリをカバーする。
評価の結果,o1-miniで72.8%の攻撃成功率を達成したツールポイジングの脆弱性が広く報告されている。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-08-19T10:12:35Z) - MCP-Zero: Active Tool Discovery for Autonomous LLM Agents [13.005899769943442]
ツール発見の自律性を LLM 自体に復元する,アクティブエージェントフレームワークである MCP-Zero を紹介する。
すべての利用可能なツールで圧倒的なモデルを使用する代わりに、CP-Zeroはエージェントが能率ギャップを積極的に識別し、特定のツールをオンデマンドで要求することを可能にする。
公式の Model-Context-Protocol リポジトリから 308 の MCP サーバと 2,797 ツールの包括的なデータセットである MCP-tools を構築した。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-06-01T15:48:53Z)
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。