Agent-SafetyBench: Evaluating the Safety of LLM Agents
作者: Zhexin Zhang, Shiyao Cui, Yida Lu, Jingzhuo Zhou, Junxiao Yang, Hongning Wang, Minlie Huang
分类: cs.CL
发布日期: 2024-12-19 (更新: 2025-05-20)
备注: 26 pages
🔗 代码/项目: GITHUB
💡 一句话要点
Agent-SafetyBench：构建LLM Agent安全评估基准，揭示现有Agent安全风险
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: LLM Agent 安全性评估 基准测试 安全风险 失败模式分析
📋 核心要点
- 现有LLM Agent在交互环境和工具使用中面临新的安全挑战，缺乏全面基准导致评估和改进困难。
- Agent-SafetyBench通过构建包含多种交互环境和测试用例的综合基准，系统评估LLM Agent的安全性。
- 实验表明现有Agent安全得分普遍较低，存在鲁棒性差和风险意识不足等问题，防御提示效果有限。
📝 摘要（中文）
随着大型语言模型（LLMs）越来越多地被部署为Agent，它们与交互环境的集成以及工具的使用引入了新的安全挑战，这些挑战超越了模型本身固有的风险。然而，缺乏用于评估Agent安全性的全面基准，严重阻碍了有效评估和进一步改进。本文提出了Agent-SafetyBench，这是一个旨在评估LLM Agent安全性的综合基准。Agent-SafetyBench包含349个交互环境和2,000个测试用例，评估了8个类别的安全风险，涵盖了不安全交互中常见的10种失败模式。对16个流行的LLM Agent的评估结果令人担忧：没有一个Agent的安全得分超过60%。这突显了LLM Agent中存在的重大安全挑战，并强调了改进的迫切需求。通过失败模式和帮助性分析，总结了当前LLM Agent的两个基本安全缺陷：缺乏鲁棒性和缺乏风险意识。此外，研究结果表明，仅依靠防御提示可能不足以解决这些安全问题，强调需要更先进和更强大的策略。为了推动该领域的进展，Agent-SafetyBench已在https://github.com/thu-coai/Agent-SafetyBench/上发布，以促进Agent安全评估和改进方面的进一步研究。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决LLM Agent在实际应用中存在的安全风险评估问题。现有方法缺乏一个全面、系统的基准来评估Agent的安全性，导致难以识别和解决潜在的安全隐患。现有的安全评估方法通常侧重于模型本身，而忽略了Agent与环境交互带来的新风险。
核心思路：论文的核心思路是构建一个综合性的安全评估基准Agent-SafetyBench，通过模拟Agent与各种交互环境的互动，系统地评估其安全性。该基准涵盖多种安全风险类别和失败模式，旨在全面揭示LLM Agent在实际应用中可能遇到的安全问题。
技术框架：Agent-SafetyBench包含以下主要组成部分：1) 多样化的交互环境：涵盖349个不同的环境，模拟Agent可能遇到的各种真实场景。2) 丰富的测试用例：包含2,000个测试用例，覆盖8个安全风险类别和10种常见的失败模式。3) 安全评估指标：用于量化Agent在不同安全风险下的表现。4) 失败模式分析：用于识别Agent安全问题的根本原因。整体流程是：Agent在给定环境下执行任务，Agent-SafetyBench记录其行为，并根据预定义的安全指标评估其安全性，最后分析失败模式，找出Agent的安全缺陷。
关键创新：Agent-SafetyBench的关键创新在于其综合性和系统性。它不仅考虑了模型本身的安全风险，还关注了Agent与环境交互带来的新风险。此外，Agent-SafetyBench还提供了详细的失败模式分析，帮助研究人员深入了解Agent安全问题的根本原因。与现有方法相比，Agent-SafetyBench更加全面、系统、实用。
关键设计：Agent-SafetyBench的关键设计包括：1) 环境的多样性：环境设计涵盖了各种真实场景，包括但不限于社交互动、金融交易、医疗诊断等。2) 测试用例的覆盖性：测试用例覆盖了8个安全风险类别，包括但不限于信息泄露、恶意攻击、不当行为等。3) 评估指标的合理性：评估指标能够准确反映Agent在不同安全风险下的表现。4) 失败模式分析的深入性：失败模式分析能够识别Agent安全问题的根本原因。具体的参数设置、损失函数、网络结构等技术细节取决于被评估的LLM Agent。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
Agent-SafetyBench对16个流行的LLM Agent进行了评估，结果显示没有一个Agent的安全得分超过60%，表明现有Agent存在严重的安全问题。研究还发现，Agent普遍缺乏鲁棒性和风险意识，仅依靠防御提示难以有效解决这些问题。这些发现为LLM Agent的安全研究提供了重要的指导。
🎯 应用场景
Agent-SafetyBench可应用于LLM Agent的开发、测试和部署阶段，帮助开发者识别和解决潜在的安全风险，提高Agent的可靠性和安全性。该基准还可用于比较不同Agent的安全性能，促进Agent安全技术的进步。未来，该研究将推动LLM Agent在金融、医疗、教育等领域的安全应用。
📄 摘要（原文）
As large language models (LLMs) are increasingly deployed as agents, their integration into interactive environments and tool use introduce new safety challenges beyond those associated with the models themselves. However, the absence of comprehensive benchmarks for evaluating agent safety presents a significant barrier to effective assessment and further improvement. In this paper, we introduce Agent-SafetyBench, a comprehensive benchmark designed to evaluate the safety of LLM agents. Agent-SafetyBench encompasses 349 interaction environments and 2,000 test cases, evaluating 8 categories of safety risks and covering 10 common failure modes frequently encountered in unsafe interactions. Our evaluation of 16 popular LLM agents reveals a concerning result: none of the agents achieves a safety score above 60%. This highlights significant safety challenges in LLM agents and underscores the considerable need for improvement. Through failure mode and helpfulness analysis, we summarize two fundamental safety defects in current LLM agents: lack of robustness and lack of risk awareness. Furthermore, our findings suggest that reliance on defense prompts alone may be insufficient to address these safety issues, emphasizing the need for more advanced and robust strategies. To drive progress in this area, Agent-SafetyBench has been released at https://github.com/thu-coai/Agent-SafetyBench/ to facilitate further research in agent safety evaluation and improvement.