NetSafe: Exploring the Topological Safety of Multi-agent Networks
作者: Miao Yu, Shilong Wang, Guibin Zhang, Junyuan Mao, Chenlong Yin, Qijiong Liu, Qingsong Wen, Kun Wang, Yang Wang
分类: cs.MA, cs.AI
发布日期: 2024-10-21
💡 一句话要点
NetSafe：探索多智能体网络拓扑安全性，揭示拓扑结构对恶意信息传播的影响
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 多智能体网络 拓扑安全 大型语言模型 恶意信息传播 网络安全 智能体幻觉 聚合安全
📋 核心要点
- 现有研究主要集中于单个LLM的安全性，缺乏对多智能体网络整体安全性的拓扑视角分析，难以有效防御恶意信息的传播。
- 提出NetSafe框架，通过迭代的RelCom交互统一不同的LLM智能体框架，并从拓扑结构角度分析网络安全性。
- 实验表明，高连接网络更易受攻击，星型拓扑结构性能下降显著，且提出的静态指标能有效预测网络安全性。
📝 摘要（中文）
大型语言模型（LLMs）赋予了多智能体网络中的节点智能，在学术界和工业界的应用日益广泛。然而，如何防止这些网络生成恶意信息仍未被探索，并且之前关于单个LLM安全性的研究难以迁移。本文从拓扑的角度关注多智能体网络的安全性，研究哪些拓扑属性有助于构建更安全的网络。为此，我们提出了一个通用框架NetSafe，以及一个迭代的RelCom交互，以统一现有的基于LLM的不同智能体框架，为广义拓扑安全研究奠定基础。我们发现了多智能体网络暴露于错误信息、偏见和有害信息攻击时的一些关键现象，称为智能体幻觉和聚合安全。此外，我们发现高度连接的网络更容易受到对抗性攻击的传播，星型拓扑结构中的任务性能下降了29.7%。此外，我们提出的静态指标比传统的图论指标更符合真实的动态评估，表明与攻击者平均距离更大的网络具有更高的安全性。总之，我们的工作为基于LLM的多智能体网络的安全性引入了一个新的拓扑视角，并发现了一些未报告的现象，为未来探索此类网络的安全性铺平了道路。
🔬 方法详解
问题定义：现有方法主要关注单个LLM的安全，忽略了多智能体网络中智能体之间的交互和拓扑结构对整体安全性的影响。因此，如何从拓扑角度评估和提升多智能体网络的安全性，防止恶意信息传播，是一个亟待解决的问题。现有方法难以有效迁移到多智能体网络，无法应对复杂的交互模式和拓扑结构带来的挑战。
核心思路：本文的核心思路是从拓扑结构的角度分析多智能体网络的安全性。通过研究不同拓扑结构对恶意信息传播的影响，识别出影响网络安全的关键拓扑属性。并提出相应的静态指标，用于预测网络的安全性。这种方法将网络安全问题转化为拓扑结构分析问题，为多智能体网络安全研究提供了一个新的视角。
技术框架：NetSafe框架包含以下几个主要模块：1）多智能体网络构建模块：用于构建不同拓扑结构的多智能体网络。2）RelCom交互模块：采用迭代的RelCom交互机制，模拟智能体之间的信息传递和协作。3）攻击模块：模拟恶意信息攻击，例如错误信息、偏见和有害信息。4）安全评估模块：评估网络在受到攻击后的性能和安全性，并计算相应的静态指标。
关键创新：本文最重要的技术创新点在于从拓扑角度研究多智能体网络的安全性，并提出了相应的静态指标。与传统的图论指标相比，这些静态指标更符合真实的动态评估，能够更准确地预测网络的安全性。此外，本文还发现了多智能体网络中一些未报告的现象，例如智能体幻觉和聚合安全。
关键设计：RelCom交互模块采用迭代的方式进行信息传递，每次迭代中，每个智能体都会接收来自邻居节点的信息，并更新自己的状态。攻击模块通过注入恶意信息来模拟攻击，可以控制攻击的强度和范围。安全评估模块计算网络的性能指标，例如任务完成率和信息准确率，以及静态指标，例如平均距离和连接强度。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，高度连接的网络更容易受到对抗性攻击，星型拓扑结构中的任务性能下降了29.7%。此外，提出的静态指标比传统的图论指标更符合真实的动态评估，表明与攻击者平均距离更大的网络具有更高的安全性。这些结果验证了本文提出的拓扑安全分析方法的有效性。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于各种基于LLM的多智能体系统，例如协同办公、智能交通、社交网络和金融风控等领域。通过优化网络拓扑结构，可以有效提升系统的安全性和可靠性，降低恶意信息传播的风险。未来，该研究还可以扩展到更复杂的网络环境，例如异构网络和动态网络。
📄 摘要（原文）
Large language models (LLMs) have empowered nodes within multi-agent networks with intelligence, showing growing applications in both academia and industry. However, how to prevent these networks from generating malicious information remains unexplored with previous research on single LLM's safety be challenging to transfer. In this paper, we focus on the safety of multi-agent networks from a topological perspective, investigating which topological properties contribute to safer networks. To this end, we propose a general framework, NetSafe along with an iterative RelCom interaction to unify existing diverse LLM-based agent frameworks, laying the foundation for generalized topological safety research. We identify several critical phenomena when multi-agent networks are exposed to attacks involving misinformation, bias, and harmful information, termed as Agent Hallucination and Aggregation Safety. Furthermore, we find that highly connected networks are more susceptible to the spread of adversarial attacks, with task performance in a Star Graph Topology decreasing by 29.7%. Besides, our proposed static metrics aligned more closely with real-world dynamic evaluations than traditional graph-theoretic metrics, indicating that networks with greater average distances from attackers exhibit enhanced safety. In conclusion, our work introduces a new topological perspective on the safety of LLM-based multi-agent networks and discovers several unreported phenomena, paving the way for future research to explore the safety of such networks.