AgentGuard: Repurposing Agentic Orchestrator for Safety Evaluation of Tool Orchestration

📄 arXiv: 2502.09809v1 📥 PDF

作者: Jizhou Chen, Samuel Lee Cong

分类: cs.CR, cs.AI

发布日期: 2025-02-13

备注: Project report of AgentGuard in LLM Agent MOOC Hackathon hosted by UC Berkeley in 2024

💡 一句话要点

AgentGuard：利用Agent编排器进行工具编排安全评估

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: LLM Agent 工具编排 安全评估 安全约束 自动化测试

📋 核心要点

  1. 现有Agent系统工具使用能力提升的同时，也带来了潜在的安全风险，被入侵的Agent可能执行恶意工作流程。
  2. AgentGuard利用LLM编排器的能力，自主发现并验证不安全工具使用工作流程，生成安全约束以限制Agent行为。
  3. 实验验证了AgentGuard的可行性，为LLM Agent的标准化测试和安全强化提供了参考。

📝 摘要（中文）

将工具使用集成到大型语言模型（LLM）中，使得Agent系统能够对现实世界产生影响。与独立的LLM不同，被入侵的Agent可能执行具有更大影响的恶意工作流程，这体现在它们的工具使用能力上。我们提出了AgentGuard，一个能够自主发现和验证不安全工具使用工作流程的框架，并生成安全约束来限制Agent的行为，从而在部署时实现安全保障的基线。AgentGuard利用LLM编排器的固有能力——工具功能知识、可扩展且真实的工作流程生成以及工具执行权限——来充当自身的安全评估器。该框架通过四个阶段运行：识别不安全的工作流程，在真实执行中验证它们，生成安全约束，以及验证约束的有效性。输出是一个包含不安全工作流程、测试用例和已验证约束的评估报告，支持多种安全应用。我们通过实验实证证明了AgentGuard的可行性。通过这项探索性工作，我们希望能够启发建立LLM Agent的标准化测试和强化程序，以提高它们在实际应用中的可信度。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决LLM Agent工具编排过程中存在的安全风险问题。现有的LLM Agent在具备工具使用能力的同时，也可能被恶意利用，执行不安全甚至有害的工作流程。现有的安全评估方法难以覆盖所有潜在的风险场景，缺乏有效的自动化安全测试和约束机制。

核心思路：论文的核心思路是利用LLM编排器自身的能力，让其扮演安全评估的角色。编排器天然了解工具的功能、具备生成多样化工作流程的能力，并且拥有执行工具的权限。通过让编排器模拟各种攻击场景，可以更有效地发现潜在的安全漏洞。

技术框架：AgentGuard框架包含四个主要阶段：1) 识别不安全工作流程：利用LLM生成潜在的不安全工具使用序列。2) 真实执行验证：在真实环境中执行这些工作流程，验证其是否真的会导致安全问题。3) 生成安全约束：基于验证结果，生成用于限制Agent行为的安全约束。4) 约束有效性验证：测试生成的安全约束是否能够有效地阻止不安全工作流程的执行。

关键创新：AgentGuard的关键创新在于将LLM编排器重新定位为安全评估器，利用其自身的能力进行安全测试和约束生成。这种方法避免了传统安全评估方法的局限性，能够更有效地发现和缓解LLM Agent工具编排过程中的安全风险。与现有方法相比，AgentGuard更侧重于自动化地发现和验证潜在的安全问题，并生成可部署的安全约束。

关键设计：AgentGuard框架的具体实现细节未知，论文中可能涉及的关键设计包括：如何设计有效的提示工程，引导LLM生成多样化的不安全工作流程；如何定义和量化安全风险，以便自动验证工作流程的安全性；如何生成可解释且易于部署的安全约束；以及如何设计有效的测试用例，验证安全约束的有效性。这些细节将直接影响AgentGuard的性能和实用性。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

论文通过实验验证了AgentGuard框架的可行性，展示了其发现不安全工作流程并生成有效安全约束的能力。具体的性能数据、对比基线和提升幅度未知，但实验结果表明AgentGuard能够有效地提高LLM Agent的安全性，为实际应用奠定了基础。

🎯 应用场景

AgentGuard可应用于各种需要LLM Agent进行工具编排的场景，例如智能助手、自动化运维、安全分析等。通过自动化的安全评估和约束生成，可以提高LLM Agent的安全性，降低潜在的风险，增强用户对Agent系统的信任度。未来，AgentGuard可以扩展到支持更多类型的工具和Agent，并与其他安全技术相结合，构建更完善的Agent安全防护体系。

📄 摘要（原文）

The integration of tool use into large language models (LLMs) enables agentic systems with real-world impact. In the meantime, unlike standalone LLMs, compromised agents can execute malicious workflows with more consequential impact, signified by their tool-use capability. We propose AgentGuard, a framework to autonomously discover and validate unsafe tool-use workflows, followed by generating safety constraints to confine the behaviors of agents, achieving the baseline of safety guarantee at deployment. AgentGuard leverages the LLM orchestrator's innate capabilities - knowledge of tool functionalities, scalable and realistic workflow generation, and tool execution privileges - to act as its own safety evaluator. The framework operates through four phases: identifying unsafe workflows, validating them in real-world execution, generating safety constraints, and validating constraint efficacy. The output, an evaluation report with unsafe workflows, test cases, and validated constraints, enables multiple security applications. We empirically demonstrate AgentGuard's feasibility with experiments. With this exploratory work, we hope to inspire the establishment of standardized testing and hardening procedures for LLM agents to enhance their trustworthiness in real-world applications.