AgentSafe: Safeguarding Large Language Model-based Multi-agent Systems via Hierarchical Data Management

📄 arXiv: 2503.04392v2 📥 PDF

作者: Junyuan Mao, Fanci Meng, Yifan Duan, Miao Yu, Xiaojun Jia, Junfeng Fang, Yuxuan Liang, Kun Wang, Qingsong Wen

分类: cs.AI

发布日期: 2025-03-06 (更新: 2025-07-08)

💡 一句话要点

AgentSafe：通过分层数据管理保障大语言模型多智能体系统安全

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

关键词: 多智能体系统安全 大语言模型 分层数据管理 内存保护 信息权限验证

📋 核心要点

  1. 现有基于大语言模型的多智能体系统面临未经授权访问和数据泄露等安全威胁，缺乏有效的防御机制。
  2. AgentSafe通过分层信息管理和内存保护来增强多智能体系统的安全性，限制敏感数据访问，防御恶意攻击。
  3. 实验结果表明，AgentSafe显著提高了系统的弹性，在对抗条件下防御成功率超过80%，并具有良好的可扩展性。

📝 摘要（中文）

基于大语言模型的多智能体系统正在变革自主通信与协作，但它们仍然容易受到未经授权的访问和数据泄露等安全威胁。为了解决这个问题，我们引入了AgentSafe，这是一个新颖的框架，通过分层信息管理和内存保护来增强MAS的安全性。AgentSafe按安全级别对信息进行分类，限制授权代理访问敏感数据。AgentSafe包含两个组件：ThreatSieve，通过验证信息权限和防止冒充来保护通信安全；HierarCache，一种自适应内存管理系统，可防御未经授权的访问和恶意投毒，代表了对代理内存的第一个系统性防御。在各种LLM上的实验表明，AgentSafe显著提高了系统的弹性，在对抗条件下实现了80%以上的防御成功率。此外，AgentSafe还展示了可扩展性，随着代理数量和信息复杂性的增长，保持了强大的性能。结果强调了AgentSafe在保护MAS方面的有效性及其在现实世界中的应用潜力。

🔬 方法详解

问题定义：现有基于大语言模型的多智能体系统（MAS）容易受到安全威胁，例如未经授权的访问和数据泄露。现有的方法缺乏对代理内存的系统性防御，并且在信息权限验证和防止冒充方面存在不足，导致系统容易受到恶意攻击和信息泄露。

核心思路：AgentSafe的核心思路是通过分层信息管理和内存保护来增强MAS的安全性。它将信息按安全级别分类，并限制授权代理访问敏感数据。通过ThreatSieve验证信息权限和防止冒充，保障通信安全。通过HierarCache进行自适应内存管理，防御未经授权的访问和恶意投毒。

技术框架：AgentSafe包含两个主要组件：ThreatSieve和HierarCache。ThreatSieve负责验证代理之间的通信，确保只有授权的代理才能访问特定信息。它通过验证信息权限和防止冒充来保护通信安全。HierarCache是一个自适应内存管理系统，用于保护代理的内存免受未经授权的访问和恶意投毒。它根据信息的安全级别进行分层存储和管理，并采用相应的访问控制机制。

关键创新：AgentSafe的关键创新在于它提供了一种系统性的防御机制，专门针对基于大语言模型的多智能体系统的安全威胁。它首次提出了对代理内存的保护，并结合了信息权限验证和自适应内存管理，形成了一个完整的安全框架。与现有方法相比，AgentSafe能够更有效地防御各种攻击，并提高系统的整体安全性。

关键设计：AgentSafe的关键设计包括：1) 信息安全级别的划分标准和访问控制策略；2) ThreatSieve中信息权限验证的具体算法和流程；3) HierarCache中自适应内存管理策略，例如缓存大小的动态调整、数据淘汰机制等；4) 如何将AgentSafe集成到现有的多智能体系统中，并保证其兼容性和可扩展性。具体的参数设置、损失函数、网络结构等技术细节在论文中可能有所涉及，但摘要中未明确提及。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，AgentSafe在对抗条件下实现了80%以上的防御成功率，显著提高了系统的弹性。此外，AgentSafe还展示了良好的可扩展性，随着代理数量和信息复杂性的增长，仍然能够保持强大的性能。这些结果表明AgentSafe在保护多智能体系统方面具有显著的优势。

🎯 应用场景

AgentSafe可应用于各种需要安全保障的多智能体系统，例如金融交易、供应链管理、智能交通、医疗诊断等。它可以有效防止未经授权的访问、数据泄露和恶意攻击，提高系统的可靠性和安全性。未来，AgentSafe可以进一步扩展到更复杂的场景，并与其他安全技术相结合，构建更强大的安全防护体系。

📄 摘要（原文）

Large Language Model based multi-agent systems are revolutionizing autonomous communication and collaboration, yet they remain vulnerable to security threats like unauthorized access and data breaches. To address this, we introduce AgentSafe, a novel framework that enhances MAS security through hierarchical information management and memory protection. AgentSafe classifies information by security levels, restricting sensitive data access to authorized agents. AgentSafe incorporates two components: ThreatSieve, which secures communication by verifying information authority and preventing impersonation, and HierarCache, an adaptive memory management system that defends against unauthorized access and malicious poisoning, representing the first systematic defense for agent memory. Experiments across various LLMs show that AgentSafe significantly boosts system resilience, achieving defense success rates above 80% under adversarial conditions. Additionally, AgentSafe demonstrates scalability, maintaining robust performance as agent numbers and information complexity grow. Results underscore effectiveness of AgentSafe in securing MAS and its potential for real-world application.