?模型及多智能體系統(tǒng)安全?險(xiǎn)分析和洞察隨著??智能（AI）技術(shù)的?速發(fā)展，以Agents）和多智能體系統(tǒng)(Multi-AgentsSystem)正?益深?到各個(gè)應(yīng)?領(lǐng)域，從簡?到復(fù)雜的?主決策系統(tǒng)。與此同時(shí)，作為連界。然?，這種能?和集成度的提升也帶來了前所未有的安全挑戰(zhàn)和影響，?求提供?個(gè)當(dāng)前時(shí)點(diǎn)較為全?的威脅分析視圖，并結(jié)AI智能體的智能?為(intellig這些模塊共同構(gòu)建了智能體理解、決策和與環(huán)境互動(dòng)的基礎(chǔ)，使得AI智能體能令遵循者進(jìn)化為能夠?主解決復(fù)雜問題的實(shí)體。在AI智能體系統(tǒng)中，信息的處理存儲(chǔ)和傳遞，?是經(jīng)歷?個(gè)從低維度原始輸?到?維度抽象知識(shí)的“升維”過程，這），數(shù)字表示的第?步升維(first-stepdimensionalit存儲(chǔ)(storage)，更是對(duì)信息進(jìn)?組織(org表象到抽象知識(shí)的升維(dimensionalityasc），decision-making)和上下?連貫性(contextualcoherence)?初步的情境化(contextualization)和關(guān)聯(lián)(association)，實(shí)現(xiàn)了從息升維(informationascension)*轉(zhuǎn)化為相互關(guān)聯(lián)的知識(shí)圖譜(knowledgegraphs)●信息持久化：確保關(guān)鍵信息和經(jīng)驗(yàn)?zāi)軌蛟?時(shí)間內(nèi)被保留，●知識(shí)積累與利?：為智能體的**規(guī)劃(Plann●循環(huán)反饋：智能體?動(dòng)(Action)的結(jié)果(potentialoutcomes●任務(wù)分解：將?戶請(qǐng)求的復(fù)雜任務(wù)拆解成?系列有序的、可●策略制定：根據(jù)當(dāng)前環(huán)境狀態(tài)和可?資源，制定達(dá)?動(dòng)路徑的后果，評(píng)估其可?性和效率。這包括從當(dāng)前狀態(tài)預(yù)測未來(predictingfustates)，實(shí)現(xiàn)了從即時(shí)信息到時(shí)間維度信●依賴感知和記憶：規(guī)劃的有效性嚴(yán)重依賴于感知(Perception息，以及記憶(Memory)模塊中存儲(chǔ)的知識(shí)和經(jīng)驗(yàn)。智能體會(huì)從●規(guī)劃的驅(qū)動(dòng)者：**規(guī)劃(Planning)過程旨在找到實(shí)現(xiàn)?標(biāo)(G它解釋了智能體為什么選擇執(zhí)?特定的?動(dòng)(Action)或采取特定的規(guī)劃(Planning價(jià)值觀和?標(biāo)轉(zhuǎn)化為具體?動(dòng)傾向，是信息從信念層?到?動(dòng)傾向的概念升維(conc?提升智能體的可解釋性(explainability)和透明度(t●約束與引導(dǎo)：在規(guī)劃(Planning)和決策(Decision-Making)過約束和引導(dǎo)，確保智能體的?為符合預(yù)期的價(jià)值觀(values)(Memory)（尤其是?期記憶中的世界模型●影響?動(dòng)選擇：意圖直接影響?動(dòng)(Action)的選擇，確保效，?且符合其內(nèi)部的動(dòng)機(jī)(motivation)和價(jià)值觀(內(nèi)部認(rèn)知到外部世界的最終升維(finaldimensio●指令執(zhí)?：將規(guī)劃(Planning)模塊?成的?動(dòng)序列(action●環(huán)境交互：通過執(zhí)??動(dòng)，智能體能夠改變其環(huán)境(Environment●規(guī)劃的產(chǎn)出：?動(dòng)是規(guī)劃(Planning)模塊的直接產(chǎn)出。?個(gè)●反饋循環(huán)的關(guān)鍵：?動(dòng)的結(jié)果會(huì)影響環(huán)境(Environment)，進(jìn)?被感知(P系統(tǒng)性地展示?個(gè)分層、關(guān)聯(lián)的多智能體系統(tǒng)安全存在的安全威脅進(jìn)?概覽和分類，并深?分析?險(xiǎn)的傳導(dǎo)路徑，為后續(xù)章?模型中的抽象性、多維性、不確定性，當(dāng)信戶與智能體系統(tǒng)的交互。這些攻擊可能發(fā)?在輸?處理階段，試圖改變智能體的意圖Agent或Agent集群(Agent核?：Agent集群是AI智能體系統(tǒng)的核?處理單元(coreprocessingunit)，包含主Agent(CognitionLayer)（負(fù)責(zé)認(rèn)出質(zhì)量和可靠性。有關(guān)這些內(nèi)?威脅的詳細(xì)分析，請(qǐng)參見第三章：核?）的內(nèi)?安全威脅中的3.1越獄o記憶與狀態(tài)管理(MemoryandStateManagement)：?臨記憶投毒(Memory(DecisionInterference并進(jìn)?評(píng)估、決策、規(guī)劃，其核?邏輯可能被惡意利?，導(dǎo)致意圖(Io感知與觀察(PerceptionandObservation)：?對(duì)通信投毒(Communication收到虛假或被操縱的信息。有關(guān)感知模塊威脅的詳細(xì)分析，請(qǐng)oAgent通信與協(xié)作(AgentComo(IdentitySpoofing/PrivilegeEscal(DecisionManipulation)的風(fēng)險(xiǎn)，交互威脅的詳細(xì)分析，請(qǐng)參見第五章：針對(duì)外部實(shí)體交互份冒充/越權(quán)訪問(IdentitySpoofing/PrivilegeEscalation)●交互層到Agent集群：外部輸?（如惡意提示詞注?）可以直接攻擊LLM核?，或●MCP服務(wù)到Agent集群：MCP服務(wù)提供的被污染的提示詞或資源會(huì)回傳給通過上述分析，我們可以看到多智能體AI應(yīng)?環(huán)境的?險(xiǎn)是Agent集群LLM核?內(nèi)部問題→認(rèn)Agent集群Agent集群問Agent集群影響認(rèn)知層和Agent間AI智能體的核?決策組件——?型語?模型（LLM）本?些威脅直接影響智能體的決策、推理和規(guī)劃能?越獄攻擊(JainbreakAttacks)旨在繞過AI智能體內(nèi)置的安全防護(hù)機(jī)制（如安），“遵守安全約束”之間固有的?盾。），話逐漸引導(dǎo)模型?向不安全輸出。針對(duì)特定加密提示詞的攻擊●統(tǒng)?攻擊本質(zhì)與影響：針對(duì)越獄攻擊的本源和根因思考，?攻擊，其本質(zhì)都是精?構(gòu)造輸?以誘導(dǎo)?預(yù)期或有害輸出。然?，處在于其輸?可以對(duì)原始提示進(jìn)??規(guī)模修改或擴(kuò)展，??需遵循制。這意味著越獄攻擊者擁有更?的?由度來嘗試?yán)@過安全防護(hù)，對(duì)實(shí)際7、最后通過多模態(tài)旁路信息輸?，?擾正常??圖過濾規(guī)過精?設(shè)計(jì)的提示詞誘導(dǎo)智能體偏離預(yù)定任務(wù)的可?性。新洞察在攻擊的?具的出現(xiàn)，使得這類攻擊可以?規(guī)模部署，提升了攻擊底層?具和協(xié)議本?安全，當(dāng)智能體被連接到不可信的外部數(shù)據(jù)源時(shí)，仍可能Guardrails，限制智能體每次會(huì)話只能訪問?個(gè)倉庫）以及對(duì)AI智能體信息污染和記憶操縱攻擊?式交互，最終導(dǎo)致嚴(yán)重的覺嚴(yán)重影響AI智能體的可靠性和可信度，特別是在專業(yè)指令）相?盾或不符時(shí)發(fā)?。這類幻覺表明智能體在動(dòng)態(tài)環(huán)境中對(duì)?偏差(MisalignmentIssues)指或代理?標(biāo)優(yōu)化（pursuingproxygoalst練，模型也可能因?qū)?不??易受攻擊，尤其是在多模投毒攻擊(PoisoningAttacks)通過在訓(xùn)），應(yīng)。后?在正常操作下難以察覺，對(duì)與物理世界交互的智能體?險(xiǎn)尤其AI智能體的隱私威脅主要源于其對(duì)?量數(shù)據(jù)集和實(shí)時(shí)?戶●訓(xùn)練數(shù)據(jù)推斷：攻擊者試圖從AI數(shù)據(jù)提取攻擊則試圖恢復(fù)實(shí)際訓(xùn)練數(shù)據(jù)，包括意外包含在訓(xùn)練集中?和潛在漏洞。新洞察指出，環(huán)境注?攻擊（EIA）也可能導(dǎo)如，攻擊者利?惡意??，在?戶不知情的情況下，誘導(dǎo)AI能存在安全漏洞，通過和復(fù)雜輸?輸出系統(tǒng)以及數(shù)據(jù)交互系統(tǒng)的?。然?，模態(tài)的復(fù)雜性和多樣性使得感知系統(tǒng)在動(dòng)態(tài)環(huán)境中容易出現(xiàn)誤解，并動(dòng)。如提示詞攻擊可精?構(gòu)造欺騙性提示，使模型?成●視覺對(duì)抗攻擊：操縱圖像以利??類和機(jī)器感知之間的差異動(dòng)（如超聲波或次聲波命令）如何?擾攝像頭DolphinAttack利?超聲波注?惡意語可能誤導(dǎo)傳統(tǒng)語?識(shí)別系統(tǒng)。深度偽造?頻和對(duì)抗性聲紋對(duì)基于統(tǒng)出現(xiàn)幻影物體或?qū)Ш藉e(cuò)誤。多智能體系統(tǒng)中的對(duì)抗性攻擊也揭示了被和情境化信息，以?持決策和學(xué)習(xí)。然?，記憶模塊??知識(shí)）。攻擊者可能通過模型反演或數(shù)據(jù)提取攻擊來重建訓(xùn)練統(tǒng)，雖然提升了性能，但也可能成為敏感數(shù)據(jù)泄露的攻擊?。攻擊者LLM在推理時(shí)基于虛假信息進(jìn)?判斷，從?產(chǎn)?與直接提示詞注AI智能體的規(guī)劃模塊負(fù)責(zé)將宏觀?標(biāo)(Goa導(dǎo)航復(fù)雜動(dòng)態(tài)環(huán)境。然?，規(guī)劃模塊可能存在漏洞，或者被攻擊●規(guī)劃劫持與惡意指令：攻擊者可以嘗試通過注?惡意指令或體的規(guī)劃過程，使其?成并執(zhí)?與攻擊者意圖?致的計(jì)劃。這類似于提示詞注化。例如，當(dāng)?戶要求AI智能體在?字路?打開），體在規(guī)劃過程中選擇了?個(gè)擁有過度權(quán)限或存在漏洞的?具時(shí)，可能導(dǎo)致數(shù)據(jù)），注?攻擊操縱智能體?為。YouTube轉(zhuǎn)錄插件等?具也可能被利?來向系信息。新洞察表明，AI智能體?益集成在線資源，其攻擊?也隨之?dāng)U?。Inje●數(shù)據(jù)泄露：數(shù)據(jù)和個(gè)?敏感信息的泄露也是—個(gè)重要問題，（如?成惡意代碼）或規(guī)劃模塊的缺陷（如規(guī)劃不當(dāng)?shù)?具使?）都會(huì)直接威脅AI智能體與?益復(fù)雜的環(huán)境進(jìn)?交互時(shí)，安全?險(xiǎn)也隨之增加。本節(jié)將分析智能務(wù)的執(zhí)?。檢索增強(qiáng)?成（RAG）是其最主要的實(shí)現(xiàn)?式。然?，RAG5.2智能體-環(huán)境交互威脅(AgentAI智能體與環(huán)境的交互（包括物理和數(shù)字環(huán)境）會(huì)引?獨(dú)特安全挑戰(zhàn)。物理交互物理環(huán)境威脅：主要?險(xiǎn)是傳感器欺騙，攻擊者操能體的作動(dòng)器，強(qiáng)迫其執(zhí)??預(yù)期物理動(dòng)作。對(duì)抗性物體和物理環(huán)境的誤對(duì)?也可命令執(zhí)?。環(huán)境注?攻擊（EIA）利?通???代理的隱私漏洞，在多智能體系統(tǒng)中，智能體之間的交互可能引?新的安全漏洞。這些交競爭性交互威脅：智能體在競爭中常利?欺騙性?法以取得優(yōu)勢，法漏洞。拒絕服務(wù)攻擊也可能使對(duì)?系統(tǒng)過載。智能體間的秘協(xié)作性交互威脅：在智能體為共同?標(biāo)協(xié)作的情況下，安全威脅可能損害性。新洞察包括：意外信息泄露可能導(dǎo)致隱私泄露。—個(gè)智能體的錯(cuò)API）的接?，使其能夠以標(biāo)準(zhǔn)化的?式調(diào)?外部功能并獲取上下?信息。這解范可能存在未明確的邊界條件、語義模糊，或?qū)崿F(xiàn)中引?的漏洞。攻擊●協(xié)議漏洞與模糊性(MCPPro），交互時(shí)被利?，導(dǎo)致客戶端被攻擊、敏感信息泄性漏洞可能使得提示詞注?攻擊更難被檢測。?個(gè)體?態(tài)系統(tǒng)核?通信機(jī)制的攻擊。成功利?安全漏洞（如沙箱逃逸）、被賦予過度權(quán)限，或其輸?模），），泄露到公共倉庫。這表明即使?具本?（如re案例：GitHubMCPExploited:Accessingprvulnerability利?協(xié)議本?或其實(shí)現(xiàn)作為攻擊媒介，實(shí)現(xiàn)對(duì)智能），動(dòng)）的數(shù)據(jù)安全。如果傳輸層被攻破，則?論上層模塊設(shè)計(jì)多礎(chǔ)設(shè)施和協(xié)議棧的攻擊。其?標(biāo)是破壞數(shù)據(jù)在傳態(tài)演變的嚴(yán)峻安全挑戰(zhàn)。?對(duì)復(fù)雜的?安全形勢，我們提或違規(guī)內(nèi)容，甚?劫持Agent的既定功能。這可能導(dǎo)致敏感信息泄露、系統(tǒng)被繞過或被劫持或決策?擾。?險(xiǎn)關(guān)聯(lián)：Agent集群的認(rèn)知層（記憶與狀態(tài)管理）和外部實(shí)體交擇并調(diào)?了具有過度權(quán)限或存在漏洞的?具，或被惡意提示詞誘?險(xiǎn)關(guān)聯(lián)：Agent集群的?具交互層、決策操縱等?式?擾其他Agent的正常協(xié)作流程，導(dǎo)致系統(tǒng)整體性受據(jù)、實(shí)時(shí)?戶交互信息以及外部資源的依賴，Agent信任數(shù)據(jù)來源的能?，避免被虛假或被操縱的的攻擊，并在?對(duì)對(duì)抗性擾動(dòng)、環(huán)境不確定性或內(nèi)部故障時(shí)件操作）的組件或?具，應(yīng)將其置于嚴(yán)格隔離的沙箱環(huán)境中，以檢測機(jī)制，防?惡意提示詞注?和對(duì)抗性攻擊進(jìn)?系統(tǒng)，同時(shí)檢），模型安全?關(guān)(ModelSecurityGateway●記憶分區(qū)與訪問控制：在認(rèn)知層的記憶模塊中，實(shí)施嚴(yán)格的意圖審計(jì)與仲裁(IntentAuditing&A），），Agent間通信與認(rèn)證(Agent-AgentCommu●細(xì)粒度權(quán)限控制：在所有外部資源訪問點(diǎn)部署細(xì)粒度的權(quán)限(September2024).arXiv:2407.04295.arXiv:2307.15043.Zhang,Y.etal.2024.BoostingjailbreakattaJia,X.etal.2024.ImprovedpreprintarXiv:2405.2101preprintarXiv:2401.0682preprintarXiv:2310.0445Lu,X.etal.2024.Poex:PoarXiv:2309.01446.Yu,J.etal.2023.preprintarXiv:2309.1025Jin,H.etal.2024.Guard:Role-playingarXiv:2308.06463.models.arXivpreprintarGao,S.etal.2024.RtarXiv:2408.13896.withindirectpromptinjection.preprintarXiv:2403.0495promptinjection.arpreprintarXiv:2410.2283preprintarXiv:2409.1129arXiv:2411.18191.misledbyuntruthfultypologicalanalysis.arXivpreprintarXiv:2410.1323Zhou,Y.etal.2023.AnarXivpreprintarXivbehaviour.arXivpreprintaarXivpreprintarXivarXivpreprintarXivarXiv:2304.11082.verificationandvalidation.arXivpreprintarXiv:2309.10635.oftheAssociationforComputatioarXiv:2403.13355.preprintarXiv:2409.0078languagemodels.arXivagent.arXivpreprintarXipreprintarXiv:2401.0556explanations.arXivpreprintarXiv:241preprintarXiv:2405.2077Shen,X.etal.2024.PromptstealinTrustworthyandSociallyRCao,Y.L.etal.201arXiv:1907.05418.Jiang,Z.etal.20ComputerandCo