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Evil Geniuses: Delving into the Safety of LLM-based Agents
・基本的にサービスとして公開されている生成AI、例えばChatGPTなどは、悪意ある命令の回答を拒否するようになっているが、ChatDevで試した。結果は、アーキテクト、PM、PGのように役割があるため、上司が良いと判断したものは悪意があったとしても部下は対応してしまうって傾向がわかった。2024年。
>高次のエージェントが有害な情報を発信すると、高次のエージェントの指示に従って、低次のエージェントに同様の有害な行動を誘発する可能性が著しく高くなる。一方、低レベルのエージェントは、主に実行レベルで動作するため、その位置と限られた影響力の範囲のために、システム全体への影響は相対的に小さくなる。
>この観察は、社会人類学で確立された原則に沿っており、行動に影響を与える階層的な構造の重要性を強調している。
・Discussionに、文脈を読んでフィッシングメールを作ることができると書いてあったけど、これって本当に恐怖。
>本研究は、安全性リスクが知られており、悪意ある行為者にとって参入を容易にするLLMs攻撃に関する今後の研究にとって重要な示唆を与えるものである。例えば、GPTのようなツールを使えば、ハッカーはより説得力のあるフィッシングメールを作成することができます。
・生成AIのセキュリティって本当に難しいな、、セキュリティの新たな局面だなぁ、、と実感する。Evil Geniuses: Delving into the Safety of LLM-based Agents
・基本的にサービスとして公開されている生成AI、例えばChatGPTなどは、悪意ある命令の回答を拒否するようになっているが、ChatDevで試した。結果は、アーキテクト、PM、PGのように役割があるため、上司が良いと判断したものは悪意があったとしても部下は対応してしまうって傾向がわかった。2024年。
>高次のエージェントが有害な情報を発信すると、高次のエージェントの指示に従って、低次のエージェントに同様の有害な行動を誘発する可能性が著しく高くなる。一方、低レベルのエージェントは、主に実行レベルで動作するため、その位置と限られた影響力の範囲のために、システム全体への影響は相対的に小さくなる。
>この観察は、社会人類学で確立された原則に沿っており、行動に影響を与える階層的な構造の重要性を強調している。
・Discussionに、文脈を読んでフィッシングメールを作ることができると書いてあったけど、これって本当に恐怖。
>本研究は、安全性リスクが知られており、悪意ある行為者にとって参入を容易にするLLMs攻撃に関する今後の研究にとって重要な示唆を与えるものである。例えば、GPTのようなツールを使えば、ハッカーはより説得力のあるフィッシングメールを作成することができます。
・生成AIのセキュリティって本当に難しいな、、セキュリティの新たな局面だなぁ、、と実感する。
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```mermaid
graph LR
A[序論] --> B(マルチエージェントシステムとLLMの発展状況)
A --> C(LLMに存在するセキュリティリスク)
A --> D(本研究の内容と貢献)
B --> E[LLMの突破がマルチエージェントシステムの発展を促進]
B --> F[LLMがエージェントに高度な人間の行動と自律的問題解決能力を付与]
C --> G[LLMが敵対的操作を受けやすく、有害なコンテンツを生成]
C --> H[既存の攻撃手法ではエージェントのセキュリティを総合的に評価するには不十分]
D --> I[エージェントの数、役割定義、攻撃レベルの3つの側面からLLMエージェントのセキュリティを議論]
D --> J[Evil Geniuses手法を提案し、インタラクション環境と役割特異性に適合する攻撃プロンプトを自動生成]
D --> K[GPT-3.5/4ベースの複数のフレームワークで広範な評価を行い、エージェントに大きなセキュリティリスクが存在することを明らかにした]
A1[関連研究] --> L(マルチエージェント協調)
A1 --> M(LLMジェイルブレイク攻撃)
L --> N[LLMがマルチエージェント協調を促進する上で重要性が高まっている]
L --> O[LLMの内在する二重性がエージェントで連鎖反応を引き起こす可能性がある]
M --> P[手動と敵対的な2つの主要な攻撃手法]
M --> Q[手動攻撃は労働集約的、敵対的攻撃は勾配とスコア最適化を利用して攻撃プロンプトを生成]
A2[手法] --> R(問題の定式化)
A2 --> S(テンプレートベースの攻撃戦略)
A2 --> T(Evil Geniuses)
R --> U[LLMエージェントとそのインタラクションプロセスの数学的表現を定義]
R --> V[通常の会話を有害な会話に変換するマッピング関数を見つけることが目的]
S --> W[テンプレート攻撃を用いてエージェント数がセキュリティに与える影響を探る]
T --> X[Evil Genisesが役割特異性に関連する攻撃プロンプトを生成]
T --> Y[レッドブルー対戦によりプロンプトの攻撃性と類似性を高める]
T --> Z[システムレベルとエージェントレベルで攻撃を実施]
A3[評価と結果] --> AA(実験設定)
A3 --> AB(Evil Geniusesの有効性評価)
A3 --> AC(主要評価結果)
A3 --> AD(詳細分析)
AA --> AE[GPT3.5/4ベースの3つのマルチエージェントフレームワークで評価]
AA --> AF[マルチエージェントシナリオ向けの2つの高度な脅威データセットを導入]
AB --> AG[Evil Geniusesが少ない反復でLLMとエージェントを効果的に攻撃できることを証明]
AC --> AH[エージェント数が多いほど攻撃成功率が高い]
AC --> AI[システムレベルの攻撃がエージェントレベルの攻撃より効果的]
AC --> AJ[高レベルエージェントがシステムに与える影響が大きく、後段のシステムコンポーネントの攻撃が困難]
AD --> AK[エージェントがLLMよりも隠蔽性の高い有害コンテンツを生成]
AD --> AL[エージェントがLLMよりも脅威となるコンテンツを生成]
AD --> AM[エージェントが攻撃されるとドミノ効果が発生]
A4[議論と結論] --> AN(将来の研究への示唆)
A4 --> AO(防御戦略の提案)
A4 --> AP(要約と展望)
AN --> AQ[エージェント攻撃のLLM攻撃研究における意義]
AN --> AR[エージェントのセキュリティ研究強化の必要性]
AO --> AS[システム役割向けの堅牢なフィルターの開発]
AO --> AT[エージェントの多層的価値観アラインメントフレームワークの構築]
AO --> AU[マルチモーダルコンテンツフィルタリングシステムの開発]
AP --> AV[LLMエージェントのセキュリティ問題を体系的に議論]
AP --> AW[Evil Geniusesがエージェントのセキュリティリスクを効果的に明らかにしたことを提示]
AP --> AX[エージェントのセキュリティ研究強化の必要性と緊急性を強調]
```