論文の概要: WebWeaver: Breaking Topology Confidentiality in LLM Multi-Agent Systems with Stealthy Context-Based Inference

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.11132v2
• Date: Thu, 19 Mar 2026 17:37:01 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-03-20 14:52:42.128748
• Title: WebWeaver: Breaking Topology Confidentiality in LLM Multi-Agent Systems with Stealthy Context-Based Inference
• Title（参考訳）: WebWeaver: 静的コンテキストベース推論を用いたLLMマルチエージェントシステムにおけるトポロジの信頼性を破る
• Authors: Zixun Xiong, Gaoyi Wu, Lingfeng Yao, Miao Pan, Xiaojiang Du, Hao Wang,
• Abstract要約: 通信トポロジはマルチエージェントシステム(LLM-MAS)の実用性と安全性において重要な要素である 我々は、管理エージェントの代わりに単一の任意のエージェントのみを妥協することにより、完全なLLM-MASトポロジを推論する攻撃フレームワークである textitWebWeaver を提案する。 WebWeaverは、最先端(SOTA)ベースラインを大幅に上回り、無視可能なオーバーヘッドを持つアクティブディフェンスの下で約60%高い推論精度を達成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.388024157151484
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Communication topology is a critical factor in the utility and safety of LLM-based multi-agent systems (LLM-MAS), making it a high-value intellectual property (IP) whose confidentiality remains insufficiently studied. Existing topology inference attempts rely on impractical assumptions, including control over the administrative agent and direct identity queries via jailbreaks, which are easily defeated by basic keyword-based defenses. As a result, prior analyses fail to capture the real-world threat of such attacks. To bridge this realism gap, we propose \textit{WebWeaver}, an attack framework that infers the complete LLM-MAS topology by compromising only a single arbitrary agent instead of the administrative agent. Unlike prior approaches, WebWeaver relies solely on agent contexts rather than agent IDs, enabling significantly stealthier inference. WebWeaver further introduces a new covert jailbreak-based mechanism and a novel fully jailbreak-free diffusion design to handle cases where jailbreaks fail. Additionally, we address a key challenge in diffusion-based inference by proposing a masking strategy that preserves known topology during diffusion, with theoretical guarantees of correctness. Extensive experiments show that WebWeaver substantially outperforms state-of-the-art (SOTA) baselines, achieving about 60\% higher inference accuracy under active defenses with negligible overhead.
• Abstract（参考訳）: 通信トポロジはLLMベースのマルチエージェントシステム(LLM-MAS)の有用性と安全性において重要な要素であり、機密性が不十分な高価値知的財産(IP)となっている。 既存のトポロジ推論の試みは、管理エージェントの制御やジェイルブレイクによる直接的なIDクエリなど、非現実的な仮定に依存しており、基本的なキーワードベースの防御によって簡単に倒される。 その結果、事前分析ではそのような攻撃の現実世界の脅威を捉えられなかった。 このリアリズムギャップを埋めるために,行政エージェントの代わりに単一の任意のエージェントのみを妥協することにより,完全な LLM-MAS トポロジを推論する攻撃フレームワークである \textit{WebWeaver} を提案する。 従来のアプローチとは異なり、WebWeaverはエージェントIDではなくエージェントコンテキストのみに依存しており、かなりステルスな推論を可能にしている。 WebWeaverはさらに、新しい秘密のJailbreakベースのメカニズムと、Jailbreakが失敗するケースを扱うための、完全にJailbreakのない拡散設計を導入している。 さらに,拡散型推論における重要な課題として,拡散中の既知のトポロジを保存するマスキング戦略を提案する。 大規模な実験により、WebWeaverは最先端(SOTA)ベースラインを大幅に上回り、無視可能なオーバーヘッドを持つアクティブディフェンスの下で約60%高い推論精度を達成した。

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