NetSafe:探索多智能体网络的拓扑安全性
原文中文,约400字,阅读约需1分钟。发表于: 。本研究针对多智能体网络在生成恶意信息方面的安全性缺口,提出了一个新的拓扑视角的框架NetSafe,探讨了哪些拓扑特性可以促进网络安全。研究发现高度连接的网络更容易受到对抗性攻击的影响,并提出了与真实世界动态评估更一致的静态度量标准,揭示了多智能体网络安全性的新现象,为未来相关研究奠定了基础。
本文分析了大型语言模型(LLM)系统的安全性,分为多层安全分析、约束分析和鲁棒性分析。研究表明,尽管OpenAI GPT-4设计了多重安全措施,但其安全约束仍易受攻击,尤其在整合组件时。黑客可通过端到端攻击获取用户聊天记录,无需操纵输入或直接访问系统。