Goal-Aware Identification and Rectification of Misinformation in Multi-Agent Systems

📄 arXiv: 2506.00509v1 📥 PDF

作者: Zherui Li, Yan Mi, Zhenhong Zhou, Houcheng Jiang, Guibin Zhang, Kun Wang, Junfeng Fang

分类: cs.CL

发布日期: 2025-05-31

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

提出ARGUS框架，用于多智能体系统中目标导向的错误信息识别与修正

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

关键词: 多智能体系统 错误信息检测 目标导向推理 信息修正 鲁棒性 大型语言模型 信息安全

📋 核心要点

  1. 多智能体系统易受错误信息攻击，现有方法缺乏对系统目标的感知，难以有效识别和修正错误信息。
  2. ARGUS框架通过目标导向的推理，在信息流中精确定位并修正错误信息，无需额外的训练。
  3. 实验表明，ARGUS能显著降低错误信息毒性，并提高多智能体系统在攻击下的任务成功率。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种针对基于大型语言模型的多智能体系统（MAS）中错误信息注入攻击的防御框架。由于引入了额外的攻击面，MAS特别容易受到错误信息的影响。为了更深入地理解这些系统中错误信息传播的动态，我们构建了一个名为MisinfoTask的新数据集，该数据集包含复杂、真实的场景，旨在评估MAS对此类威胁的鲁棒性。在此基础上，我们提出了ARGUS，这是一个两阶段、无需训练的防御框架，它利用目标导向的推理来精确修正信息流中的错误信息。实验表明，在具有挑战性的错误信息场景中，ARGUS在各种注入攻击下表现出显著的有效性，平均降低了约28.17%的错误信息毒性，并将攻击下的任务成功率提高了约10.33%。我们的代码和数据集可在https://github.com/zhrli324/ARGUS获取。

🔬 方法详解

问题定义：多智能体系统（MAS）在解决复杂现实任务中展现出巨大潜力，但同时也面临着错误信息注入的威胁。现有的防御方法通常缺乏对智能体目标和任务上下文的理解，导致无法准确识别和修正信息流中的错误信息，从而影响任务的成功率。

核心思路：ARGUS的核心思路是利用目标导向的推理能力，对信息流进行分析，判断信息是否与智能体的目标一致。通过理解智能体的目标和任务上下文，ARGUS能够更准确地识别出潜在的错误信息，并进行相应的修正，从而提高系统的鲁棒性和任务成功率。

技术框架：ARGUS是一个两阶段的防御框架。第一阶段是错误信息识别阶段，该阶段利用目标导向的推理机制，分析信息流中的信息，判断其是否与智能体的目标一致。第二阶段是错误信息修正阶段，该阶段根据识别结果，对错误信息进行修正，使其与智能体的目标保持一致。整个框架无需额外的训练。

关键创新：ARGUS的关键创新在于其目标导向的推理机制。与传统的防御方法不同，ARGUS不仅仅关注信息的表面内容，更关注信息与智能体目标之间的关系。这种目标导向的推理机制使得ARGUS能够更准确地识别和修正错误信息，从而提高系统的鲁棒性。

关键设计：ARGUS框架的具体实现细节未知，摘要中没有明确说明目标导向推理机制的具体实现方式，以及错误信息修正的具体策略。这些细节可能在论文正文中详细描述。但总体而言，该框架的设计思路是利用大型语言模型的推理能力，结合任务目标，对信息流进行分析和修正。

🖼️ 关键图片

fig_0
fig_1
fig_2

📊 实验亮点

实验结果表明，ARGUS框架在各种错误信息注入攻击下表现出显著的有效性，平均降低了约28.17%的错误信息毒性，并将攻击下的任务成功率提高了约10.33%。这些数据表明，ARGUS框架能够有效提高多智能体系统对错误信息的抵抗能力，并保障任务的成功完成。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于各种需要多智能体协作的场景，例如智能交通、供应链管理、金融风控等。通过提高多智能体系统对错误信息的抵抗能力，可以有效保障系统的安全性和可靠性，避免因错误信息传播而导致的决策失误和经济损失。未来，该技术有望在更广泛的领域得到应用，并为构建更加安全可靠的人工智能系统做出贡献。

📄 摘要（原文）

Large Language Model-based Multi-Agent Systems (MASs) have demonstrated strong advantages in addressing complex real-world tasks. However, due to the introduction of additional attack surfaces, MASs are particularly vulnerable to misinformation injection. To facilitate a deeper understanding of misinformation propagation dynamics within these systems, we introduce MisinfoTask, a novel dataset featuring complex, realistic tasks designed to evaluate MAS robustness against such threats. Building upon this, we propose ARGUS, a two-stage, training-free defense framework leveraging goal-aware reasoning for precise misinformation rectification within information flows. Our experiments demonstrate that in challenging misinformation scenarios, ARGUS exhibits significant efficacy across various injection attacks, achieving an average reduction in misinformation toxicity of approximately 28.17% and improving task success rates under attack by approximately 10.33%. Our code and dataset is available at: https://github.com/zhrli324/ARGUS.