Breaking Agents: Compromising Autonomous LLM Agents Through Malfunction Amplification

📄 arXiv: 2407.20859v1 📥 PDF

作者: Boyang Zhang, Yicong Tan, Yun Shen, Ahmed Salem, Michael Backes, Savvas Zannettou, Yang Zhang

分类: cs.CR, cs.LG

发布日期: 2024-07-30

💡 一句话要点

提出恶意放大攻击，破坏自主LLM Agent，使其执行重复或无关动作。

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

关键词: 自主Agent 大型语言模型 安全性攻击 恶意放大 漏洞评估

📋 核心要点

  1. 现有研究较少关注自主LLM Agent的漏洞，特别是使其执行重复或无关动作导致功能失常的攻击。
  2. 提出“恶意放大”攻击，通过诱导Agent执行重复或无关动作，使其偏离正常任务流程，从而破坏Agent的自主性。
  3. 实验表明，该攻击在多种场景下可导致超过80%的失败率，并验证了自检检测方法难以有效防御此类攻击。

📝 摘要（中文）

本文研究了基于大型语言模型（LLM）的自主Agent的潜在漏洞。这些Agent通过利用外部组件扩展了LLM的能力，并能执行实际操作。研究提出了一种新型攻击，通过误导Agent执行重复或无关的动作来导致其功能失常，称为恶意放大攻击。通过各种攻击方法、界面和属性的全面评估，确定了Agent的脆弱区域。实验表明，在多种场景下，这种攻击可导致超过80%的失败率。通过对多Agent场景中已部署Agent的攻击，强调了这些漏洞带来的实际风险。为了缓解此类攻击，提出了自检检测方法，但研究表明仅使用LLM很难有效检测到这些攻击，突出了该漏洞的巨大风险。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决自主LLM Agent在实际应用中面临的安全性问题，特别是Agent可能被恶意利用，导致其执行非预期或有害行为的风险。现有方法主要关注Agent生成有害内容或执行恶意指令，而忽略了Agent可能因执行重复或无关动作而失效的情况。这种失效可能导致资源浪费、任务失败，甚至造成更严重的后果。

核心思路：论文的核心思路是通过“恶意放大”的方式，诱导Agent陷入循环或执行无关操作，从而使其无法完成预定任务。这种攻击不直接控制Agent的行为，而是利用Agent自身的逻辑漏洞或对环境的错误理解，使其自发地产生非预期行为。这种攻击方式更隐蔽，更难被检测和防御。

技术框架：论文的攻击框架主要包含以下几个步骤：1) 选择目标Agent和任务场景；2) 设计攻击提示，诱导Agent执行重复或无关动作；3) 评估攻击效果，包括任务完成率、资源消耗等；4) 尝试使用自检机制检测和防御攻击。论文在多Agent场景中进行了实验，验证了攻击的有效性和自检机制的局限性。

关键创新：论文的关键创新在于提出了“恶意放大”攻击的概念，并将其应用于自主LLM Agent的安全性评估。与传统的攻击方法不同，这种攻击不直接控制Agent的行为，而是利用Agent自身的逻辑漏洞或对环境的错误理解，使其自发地产生非预期行为。这种攻击方式更隐蔽，更难被检测和防御。

关键设计：论文在实验中使用了多种攻击提示，例如诱导Agent重复执行相同的操作、提供模糊或矛盾的信息、利用Agent对环境的错误理解等。论文还尝试使用自检机制来检测和防御攻击，例如让Agent自我评估其行为是否合理、检查是否存在异常的资源消耗等。然而，实验结果表明，仅使用LLM很难有效检测到这些攻击。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，在多种场景下，“恶意放大”攻击可导致超过80%的Agent任务失败率。研究还发现，仅使用LLM的自检机制难以有效检测和防御此类攻击，表明现有Agent在安全性方面存在显著漏洞。这些发现强调了对自主LLM Agent进行更深入的安全评估和防御研究的必要性。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于评估和提升自主LLM Agent的安全性，尤其是在需要Agent自主决策和执行任务的场景中，如智能客服、自动化流程、机器人控制等。通过识别和修复Agent的脆弱点，可以降低Agent被恶意利用的风险，提高其可靠性和安全性，从而促进自主Agent在实际应用中的广泛部署。

📄 摘要（原文）

Recently, autonomous agents built on large language models (LLMs) have experienced significant development and are being deployed in real-world applications. These agents can extend the base LLM's capabilities in multiple ways. For example, a well-built agent using GPT-3.5-Turbo as its core can outperform the more advanced GPT-4 model by leveraging external components. More importantly, the usage of tools enables these systems to perform actions in the real world, moving from merely generating text to actively interacting with their environment. Given the agents' practical applications and their ability to execute consequential actions, it is crucial to assess potential vulnerabilities. Such autonomous systems can cause more severe damage than a standalone language model if compromised. While some existing research has explored harmful actions by LLM agents, our study approaches the vulnerability from a different perspective. We introduce a new type of attack that causes malfunctions by misleading the agent into executing repetitive or irrelevant actions. We conduct comprehensive evaluations using various attack methods, surfaces, and properties to pinpoint areas of susceptibility. Our experiments reveal that these attacks can induce failure rates exceeding 80\% in multiple scenarios. Through attacks on implemented and deployable agents in multi-agent scenarios, we accentuate the realistic risks associated with these vulnerabilities. To mitigate such attacks, we propose self-examination detection methods. However, our findings indicate these attacks are difficult to detect effectively using LLMs alone, highlighting the substantial risks associated with this vulnerability.