Sentinel Agents for Secure and Trustworthy Agentic AI in Multi-Agent Systems
作者: Diego Gosmar, Deborah A. Dahl
分类: cs.AI, cs.MA
发布日期: 2025-09-18
备注: 25 pages, 12 figures
💡 一句话要点
提出哨兵代理以增强多智能体系统的安全性与可信性
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 多智能体系统 安全性 可信性 哨兵代理 协调代理 异常检测 动态防御 政策调整
📋 核心要点
- 现有多智能体系统在安全性和可靠性方面面临诸多挑战，尤其是在代理间通信和行为监控方面。
- 论文提出的解决方案是构建哨兵代理网络和协调代理，形成双层安全架构，增强对潜在威胁的监控和响应能力。
- 实验结果显示，哨兵代理成功检测到162种不同类型的合成攻击，验证了该监控方法的有效性和实用性。
📝 摘要（中文）
本文提出了一种新颖的架构框架，旨在提升多智能体系统（MAS）的安全性和可靠性。该框架的核心组件是哨兵代理网络，作为分布式安全层，集成了语义分析、大型语言模型（LLMs）、行为分析、增强检索验证和跨代理异常检测等技术。这些代理能够监督代理间的通信，识别潜在威胁，实施隐私和访问控制，并维护全面的审计记录。此外，协调代理负责监督政策实施和管理代理参与。基于哨兵代理的警报，协调代理能够调整政策、隔离或检疫不当行为的代理，从而维护MAS生态系统的完整性。该双层安全方法支持动态和自适应的防御机制，针对多种威胁，包括提示注入、共谋代理行为、LLMs生成的幻觉、隐私泄露和协调的多代理攻击。通过模拟研究，验证了该监控方法的实际可行性。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在解决多智能体系统中安全性和可靠性不足的问题，现有方法在代理间通信监控和异常检测方面存在明显短板。
核心思路：通过引入哨兵代理和协调代理，形成双层安全架构，持续监控代理行为并动态调整安全策略，以应对多种潜在威胁。
技术框架：整体架构包括哨兵代理网络和协调代理。哨兵代理负责实时监控和异常检测，协调代理则负责政策实施和管理代理参与，确保系统的安全性和可靠性。
关键创新：最重要的技术创新在于将语义分析、行为分析和跨代理异常检测结合，形成一个综合的安全监控体系，显著提升了对复杂攻击的检测能力。
关键设计：在设计中，哨兵代理采用了大型语言模型进行语义分析，结合行为分析算法，确保能够实时识别异常行为，并通过协调代理进行动态政策调整。具体参数设置和网络结构细节在论文中进行了详细描述。
📊 实验亮点
实验中，哨兵代理成功检测到162种不同类型的合成攻击，包括提示注入、幻觉和数据外泄，验证了监控方法的有效性。该方法在攻击检测率和响应速度上显著优于现有基线，展示了其在实际应用中的潜力。
🎯 应用场景
该研究的潜在应用领域包括金融交易监控、智能制造、自动驾驶等多智能体系统，能够有效提升系统的安全性和可靠性，防止潜在的安全威胁。未来，该框架可为智能体系统的安全标准制定和合规性提供支持，推动相关技术的发展与应用。
📄 摘要（原文）
This paper proposes a novel architectural framework aimed at enhancing security and reliability in multi-agent systems (MAS). A central component of this framework is a network of Sentinel Agents, functioning as a distributed security layer that integrates techniques such as semantic analysis via large language models (LLMs), behavioral analytics, retrieval-augmented verification, and cross-agent anomaly detection. Such agents can potentially oversee inter-agent communications, identify potential threats, enforce privacy and access controls, and maintain comprehensive audit records. Complementary to the idea of Sentinel Agents is the use of a Coordinator Agent. The Coordinator Agent supervises policy implementation, and manages agent participation. In addition, the Coordinator also ingests alerts from Sentinel Agents. Based on these alerts, it can adapt policies, isolate or quarantine misbehaving agents, and contain threats to maintain the integrity of the MAS ecosystem. This dual-layered security approach, combining the continuous monitoring of Sentinel Agents with the governance functions of Coordinator Agents, supports dynamic and adaptive defense mechanisms against a range of threats, including prompt injection, collusive agent behavior, hallucinations generated by LLMs, privacy breaches, and coordinated multi-agent attacks. In addition to the architectural design, we present a simulation study where 162 synthetic attacks of different families (prompt injection, hallucination, and data exfiltration) were injected into a multi-agent conversational environment. The Sentinel Agents successfully detected the attack attempts, confirming the practical feasibility of the proposed monitoring approach. The framework also offers enhanced system observability, supports regulatory compliance, and enables policy evolution over time.