論文の概要: MIRROR: Multipath Quorum Integrity for LLM Multi-Agent Communication

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2610.02349v1
• Date: Thu, 01 Oct 2026 18:22:22 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-10-06 00:14:30.04363
• Title: MIRROR: Multipath Quorum Integrity for LLM Multi-Agent Communication
• Title（参考訳）: MIRROR:LLMマルチエージェント通信のためのマルチパス量子積分
• Abstract要約: エージェント・イン・ザ・ミドル(AiTM)攻撃。 我々は、k個の論理経路にまたがる単一の正準化ペイロードを複製する通信層完全性プリミティブであるMIRRORを提案する。 可用性と整合性は同じしきい値で低下することを示す: α = 0.5 以下では、クォーラムデニアルとメッセージアグリッドの敵は、正直なトラフィックをブロックできない。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Inter-agent communication is central to Large Language Model Multi-Agent Systems (LLM-MAS), but it introduces an underexplored vulnerability: Agent-in-the-Middle (AiTM) attacks that manipulate messages in transit without compromising the agents themselves. Prior work reports Attack Success Rates (ASR) approaching 100% on structured tasks. Existing defenses rely on semantic validation, which requires additional inference and can block benign outputs, or on transport-layer encryption, which does not help when an intermediary legitimately terminates TLS. We present MIRROR, a communication-layer integrity primitive that replicates a single canonicalized payload across k logical routes and accepts a message only when a strict majority of routes report the same digest. MIRROR uses unkeyed hashing and so authenticates nothing on its own, since an active on-path adversary can always recompute a digest over a payload it has modified. All integrity derives from the assumption that honest routes form a majority. The digest serves only to make witness routes constant-size and to bind the recovered payload to the quorum-agreed value under second-preimage resistance. We give the guarantee under a route-compromise bound alpha < 0.5, and extend it to correlated routes, where the quantity that matters is the size of the largest shared-failure group and not the route count. We further show that availability and integrity degrade at the same threshold: below alpha = 0.5, quorum-denial and message-dropping adversaries cannot block honest traffic. Across MMLU, HumanEval, and MBPP on two frameworks and four communication topologies, and in a MetaGPT deployment against a production API, MIRROR reduces ASR to 0% below the threshold at 1x LLM token cost. LLM-as-a-Judge costs 35x in the same deployment, and blocks up to 44.2% of benign outputs in the topology sweep.
• Abstract（参考訳）: エージェント間通信は、Large Language Model Multi-Agent Systems (LLM-MAS) の中心であるが、未調査の脆弱性が導入されている: Agent-in-the-Middle (AiTM) 攻撃は、エージェント自体を妥協することなく、トランジット中のメッセージを操作する。 以前の作業では、構造化タスクに100%アプローチしたアタック成功率(ASR)が報告されていた。 既存の防御は、追加の推論を必要とし、良性出力をブロックできるセマンティック検証や、仲介者がTLSを合法的に終了するのに役立つトランスポート層暗号化に依存している。 我々は、k個の論理経路にまたがる単一の正準化ペイロードを複製し、厳密な経路の多数が同じダイジェストを報告した場合のみメッセージを受け取る通信層完全性プリミティブであるMIRRORを提案する。 MIRRORはアンキーハッシュを使用しており、アクティブなオンパス敵が常に修正したペイロードでダイジェストを再計算できるため、認証する必要はない。 すべての完全性は、正直なルートが多数を占めるという仮定から導かれる。 ダイジェストは、目撃者のルートを一定サイズにし、回収されたペイロードを第2前の抵抗の下でクォーラム値にバインドする。 提案手法は, 最大共有障害群のサイズであり, 経路数ではなく, 最大共有障害群のサイズである, 相関経路に拡張する。 さらに、アベイラビリティと整合性は同じしきい値で劣化していることを示す: α = 0.5以下、クォーラムデニアルとメッセージドロップの敵は、正直なトラフィックをブロックできない。 MMLU、HumanEval、MBPPの2つのフレームワークと4つの通信トポロジ、および製品APIに対するMetaGPTデプロイメントでは、MIRRORはASRを1x LLMトークンコストのしきい値以下に削減する。 LLM-as-a-Judgeは、同じ配置で35倍のコストがかかり、トポロジーにおける良質な出力の44.2%をブロックする。

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