Exploiting Vulnerabilities: Structured Prison Break Attacks in Multi-Agent Debate Based on LLM

本研究针对多智能体辩论(MAD)框架中存在的监狱破解攻击漏洞进行了系统性调查，揭示了其在复杂任务中的推理能力提升与安全性之间的矛盾。创新性地提出了一种结构化提示重写框架，通过叙事封装、角色驱动升级等方式，显著增加了MAD系统的脆弱性，攻击成功率达到80%以上，强调了在实际部署前需强化安全防护的紧迫性。

本研究系统调查了多智能体辩论框架中的监狱破解攻击漏洞，提出了结构化提示重写框架，显著提高了系统脆弱性，攻击成功率超过80%，强调了加强安全防护的必要性。

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原文英文，约100词，阅读约需1分钟。发表于：。
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