論文の概要: Adversarial Attacks in Multi-Agent LLM Pipelines: Unveiling Structural Vulnerabilities in Agentic AI Architectures
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2608.00718v1
- Date: Sat, 01 Aug 2026 15:35:58 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-08-04 15:07:24.876359
- Title: Adversarial Attacks in Multi-Agent LLM Pipelines: Unveiling Structural Vulnerabilities in Agentic AI Architectures
- Title（参考訳）: 多エージェントLLMパイプラインの敵攻撃:エージェントAIアーキテクチャにおける構造脆弱性の解明
- Abstract要約: マルチエージェントLLMパイプラインは、特殊な言語モデルエージェントを構造化し、中間出力をエージェント間で渡して複雑なタスクを解決する。
この設計では、単一のエージェント設定にないセキュリティギャップが導入されている。
この脆弱性は、エージェント間の境界を越える際に、データの明示的な検証を強制するセキュリティプリミティブである境界検証の欠如に起因している、と私たちは主張する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.053243845971823
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Multi-agent LLM pipelines orchestrate multiple specialized language model agents into structured workflows where intermediate outputs are passed across agents to solve complex tasks. This design introduces a security gap absent in single-agent settings: once an agent accepts adversarial content, it is propagated as trusted input throughout the pipeline. We argue that this vulnerability stems from the absence of boundary verification, a security primitive that enforces explicit validation of data as it crosses inter-agent boundaries, including content, identity, execution intent, and state integrity. Without such verification, modern pipelines embed implicit trust assumptions that are not adversarially robust, giving rise to structurally distinct attack surfaces (e.g., content injection, agent impersonation, plan deviation, and memory poisoning). Leveraging annotated production traces from the GAIA and SWE-Bench benchmark, we show that these vulnerabilities arise in benign deployments and largely evade existing evaluation frameworks. We further operationalize these failure modes within a controlled multi-agent setting and evaluate them across GPT-5-mini, Claude Sonnet 4.5, and Kimi K2.5 under identical pipeline configurations. The results reveal that attack success aligns with pipeline structure rather than model capability, indicating that adversarial vulnerability is fundamentally an architectural property and motivating a shift toward pipeline-level defenses.
- Abstract（参考訳）: マルチエージェントLLMパイプラインは、複数の特殊言語モデルエージェントを構造化ワークフローにオーケストレーションし、中間出力をエージェント間で渡して複雑なタスクを解決する。
この設計では、単一のエージェント設定にないセキュリティギャップが導入されている。
この脆弱性は、コンテンツ、アイデンティティ、実行意図、状態整合性を含むエージェント間の境界を越えてデータを明確に検証するセキュリティプリミティブである境界検証の欠如に起因している、と私たちは主張する。
このような検証がなければ、現代のパイプラインは、反対に堅牢でない暗黙の信頼前提を埋め込むことができ、構造的に異なる攻撃面(例えば、コンテンツ注入、エージェントの偽装、プランの逸脱、メモリ中毒)を生じさせる。
GAIAとSWE-Benchのベンチマークから得られた注釈付きプロダクショントレースを利用して、これらの脆弱性が良質なデプロイメントで発生し、既存の評価フレームワークを回避していることを示す。
GPT-5-mini, Claude Sonnet 4.5, Kimi K2.5 にまたがって、同一のパイプライン構成で、これらの障害モードを制御マルチエージェント設定でさらに運用し、評価する。
その結果、アタック成功はモデル能力ではなくパイプライン構造と一致しており、敵の脆弱性は基本的にアーキテクチャ上の特性であり、パイプラインレベルの防御へのシフトを動機付けていることが示された。
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