플랜 플립: 멀티 에이전트 LLM 시스템 공격하기
멀티 에이전트 LLM 시스템이 계획 단계를 통해 목표를 분해하고, 이하의 이행자와 심사자 에이전트가 실행하고 감사하는 데 의존하는 것을 발견했습니다. 계획 단계는 공격 표면으로 인식되었으며, 계획자에 대한 단일 입력을 통해 동시적으로 모든 하위 작업이 부패되었습니다. 우리는 플랜 플립을 제시했습니다. 플랜 플립은 4 가지 계획 단계 지시어 삽입 공격을 포함합니다. - 목표 대체 (PF-1), 우선순위 반전 (PF-2), 맥락 오염 (PF-3), 역할 혼란 (PF-4) - 각은 의도적으로 키워드 필터를 회피하기 위해 합리적인 도구 출력으로 위장되었습니다. 우리는 9 개의 선도적인 LLM을 3,479 회의 에피소드에 걸쳐 평가했습니다. 우리는 세 가지 발견을 확인했습니다: (1) 능력은 취약성을 증폭시킵니다 - GPT-5는 가장 높은 공격 성공률 (ASR = 0.68)을 달성했습니다. 이는 더 강력한 모델이 자체적으로 더 안전하다는 가정에 반하는 것입니다; (2) 유사한 pipeline은 연관된 에이전트의 무시를 보여줍니다 - GPT-4o와 Llama-3.3-70B는 ASR가 근소한 차이로 0에 근접하지만 Stealth = 1.00과 StepShift > 0을 보였습니다. 공격은 계획을 재구성했지만 동일한 백본 Critic은 동의를 보고했습니다 (2 개의 independent judge가 -0.20에서 -0.32의 의미적 편차를 확인했습니다, r = 0.943); (3) 논리 증강 모델은 삽입 공격에 저항합니다 - DeepSeek-R1는 모든 공격에 대해 StepShift = 0.00을 달성했습니다. 우리는 GoalAnchorCheck (D1)과 CrossAgentConsensus (D2)를 제안했습니다. 이 두 가지 검출 기법은 1.00까지의 검출률을 달성하고, 16 개의 셀 중 15 개에서 동일한 백본 baseline보다 우수했습니다.我们的 핵심 발견: 다양한 모델 다양성은 멀티 에이전트 시스템의 보안 요구 사항입니다. 유사한 백본 내의 중복성은 계획 단계 공격에 대한 보호를 제공하지 않습니다.
멀티 에이전트 LLM 시스템은 계획 단계를 통해 목표를 분해하고, 이하의 이행자와 심사자 에이전트가 실행하고 감사하는 데 의존하는 것을 발견했습니다. 계획 단계는 공격 표면으로 인식되었으며, 계획자에 대한 단일 입력을 통해 동시적으로 모든 하위 작업이 부패되었습니다.
플랜 플립 프레임워크
플랜 플lip은 4 가지 계획 단계 지시어 삽입 공격을 포함합니다.
- 목표 대체 (PF-1)
- 우선순위 반전 (PF-2)
- 맥락 오염 (PF-3)
- 역할 혼란 (PF-4)
각 공격은 의도적으로 키워드 필터를 회피하기 위해 합리적인 도구 출력으로 위장되었습니다.
평가 결과
우리는 9 개의 선도적인 LLM을 3,479 회의 에피소드에 걸쳐 평가했습니다.
- 능력은 취약성을 증폭시킵니다 - GPT-5는 가장 높은 공격 성공률 (ASR = 0.68)을 달성했습니다.
- 유사한 pipeline은 연관된 에이전트의 무시를 보여줍니다 - GPT-4o와 Llama-3.3-70B는 ASR가 근소한 차이로 0에 근접하지만 Stealth = 1.00과 StepShift > 0을 보였습니다.
- 논리 증강 모델은 삽입 공격에 저항합니다 - DeepSeek-R1는 모든 공격에 대해 StepShift = 0.00을 달성했습니다.
검출 기법
우리는 GoalAnchorCheck (D1)과 CrossAgentConsensus (D2)를 제안했습니다. 이 두 가지 검출 기법은 1.00까지의 검출률을 달성하고, 16 개의 셀 중 15 개에서 동일한 백본 baseline보다 우수했습니다.
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