Risiken und Schwachstellen von LLM-Agenten

In letzter Zeit hat die Nutzung von autonomen Agenten, die auf grossen Sprachmodellen (LLMs) basieren, zugenommen. Diese Agenten sind dafür gemacht, verschiedene Aufgaben zu erledigen und werden inzwischen in der realen Welt eingesetzt. Sie können mehr als nur Texte generieren. Zum Beispiel können Agenten, die auf Modellen wie GPT-3.5-Turbo basieren, selbst fortgeschritteneren Modellen wie GPT-4 überlegen sein, wenn sie zusätzliche Werkzeuge und Komponenten nutzen.

Diese Agenten können Aufgaben in der realen Welt erledigen, was sie bedeutender macht als nur Text zu erzeugen. Mit ihrer Fähigkeit, basierend auf Nutzeranfragen zu handeln, ist es wichtig, mögliche Schwächen oder Sicherheitslücken dieser Systeme zu erkunden. Wenn sie kompromittiert werden, könnten diese Agenten grössere Probleme verursachen als ein sprachbasiertes Modell, das nur Texte generiert.

Während einige Forschungen die potenziellen Gefahren von LLM-Agenten hervorgehoben haben, betrachtet dieses Papier die Risiken aus einer anderen Perspektive. Wir stellen eine neue Methode vor, um diese Agenten zu attackieren, indem wir sie in die Durchführung wiederholter oder irrelevanter Aktionen verwickeln. Unsere Bewertungen zeigen, dass diese Angriffe in verschiedenen Situationen zu Ausfallraten von über 80 % führen können.

#Verständnis von LLM-Agenten

LLM-Agenten sind automatisierte Systeme, die Sprachverarbeitung von grossen Modellen nutzen und ihre Funktionalität durch zusätzliche Komponenten erweitern. Jeder Agent besteht normalerweise aus vier Hauptteilen: einem Kernmodell, Planung, Werkzeugen und Speicher.

Das Kernkomponenten ist das LLM selbst, das die Nutzeranfragen interpretiert und die besten Aktionen auswählt, um diesen Anfragen gerecht zu werden. Werkzeuge erweitern die Fähigkeiten eines Agenten erheblich, indem sie ihm ermöglichen, sich mit externen Anwendungen oder Diensten zu verbinden. Zum Beispiel kann ein Agent die Wolfram Alpha API nutzen, um komplexe Mathematikaufgaben zu lösen.

Planung ist ein weiterer wichtiger Aspekt, da sie dem Kern-LLM hilft, Aktionen effizienter zu bewerten. Trotz der Stärken des LLM ist es nicht perfekt. Fehler und Zufälligkeiten in den Antworten können zu Misserfolgen führen, besonders wenn man mit externen Werkzeugen interagiert, die strengere Anforderungen haben.

Der Speicher ist die letzte Komponente, in der der Agent relevante Informationen oder vergangene Gespräche ablegen kann. Das ermöglicht es dem Agenten, auf frühere Interaktionen zurückzugreifen und den Kontext während laufender Aufgaben beizubehalten.

#Risiken von LLM-Agenten

Die zunehmenden Fähigkeiten von LLM-Agenten bringen auch erhöhte Risiken mit sich. Wenn diese Systeme kompromittiert werden, können die Auswirkungen schwerwiegender sein als bei eigenständigen LLMs. Die Anwesenheit zusätzlicher Komponenten schafft neue Möglichkeiten für Angreifer, die Agenten auszunutzen.

Wenn zum Beispiel ein Agent manipuliert wird, um Geld zu überweisen oder sensible Informationen bereitzustellen, können die Folgen katastrophal sein. Im Gegensatz zu einem Modell, das nur Texte generiert, kann ein kompromittierter Agent Aktionen ausführen, die echten Schaden anrichten, ohne dass eine direkte menschliche Intervention erforderlich ist.

Frühere Forschungen haben sich auf die Identifizierung schädlicher Handlungen und Risiken im Zusammenhang mit LLM-Agenten konzentriert. Viele dieser Studien betrachten jedoch Handlungen, die offensichtlich oder leicht als gefährlich erkannt werden. Unser Ansatz betrachtet das Thema aus einer anderen Perspektive und konzentriert sich darauf, wie man die normalen Abläufe eines Agenten stören kann.

#Unser Ansatz zu Angriffen

Wir wollen eine Fehlfunktion bei LLM-Agenten durch verschiedene Angriffsmechanismen verursachen. Durch die Bewertung verschiedener Angriffsstrategien wollen wir herausfinden, wie verletzlich diese Systeme wirklich sind. Unsere Ergebnisse zeigen, dass Angreifer durch einfache Tricks erhebliche Instabilität hervorrufen können, was zu Leistungsfehlern führt.

#Fehlfunktionen Angriffe

Unser Hauptziel ist es, die normale Funktion von LLM-Agenten zu stören. Die Hauptarten von Angriffen, die wir untersuchen, umfassen endlose Schleifen und irreführende Funktionsausführungen. Bei endlosen Schleifen versucht der Angreifer, den Agenten in einen Zyklus wiederholender Aktionen festzusetzen. Das kann erreicht werden, indem man ihm Befehle gibt, die ihm sagen, vorherige Aktionen mehrmals zu wiederholen.

Im Fall von falscher Funktionsausführung trickst der Angreifer den Agenten dazu, eine nicht verwandte Aktion auszuführen, die nicht hilft, die beabsichtigte Aufgabe abzuschliessen. Auch wenn diese Befehle für sich genommen harmlos erscheinen, können sie bei umfangreicher Ausführung die Fähigkeit des Agenten, richtig zu funktionieren, erheblich beeinträchtigen.

#Fortgeschrittene Angriffszenarien

Anschliessend erweitern wir unsere grundlegenden Angriffe zu fortgeschritteneren Szenarien. In einer Multi-Agenten-Umgebung kann ein kompromittierter Agent leicht andere Agenten stören, indem er sie dazu bringt, wiederholende oder irrelevante Aufgaben auszuführen. Diese Verbreitung von Fehlfunktionen kann zu weiteren Problemen und Ressourcenverschwendung führen.

Unsere Ergebnisse zeigen, dass diese Angriffe oft undetektierbar sind, aufgrund der Art, wie sie entworfen sind. Angreifer verwenden keine klaren Befehle, die leicht als schädlich identifiziert werden können; stattdessen erzeugen sie Instabilität auf weniger auffällige Weise.

#Bewertung von Verletzlichkeiten

Um die Schwächen von LLM-Agenten zu bewerten, führen wir zahlreiche Experimente durch. Wir nutzen einen Agenten-Emulator, der uns ermöglicht, verschiedene Szenarien zu simulieren, ohne reale Implementierungen zu benötigen. Dieser Emulator schafft eine virtuelle Umgebung, in der LLM-Agenten ihr erwartetes Verhalten nachahmen können.

In unseren Bewertungen haben wir auch zwei spezifische Agenten implementiert: einen Gmail-Agenten, der E-Mail-Aufgaben verwaltet, und einen CSV-Agenten, der Daten analysiert. Wir bewerten, wie effektiv unsere Angriffe gegen diese Agenten sind, wobei wir uns auf ihre Leistungsraten konzentrieren, wenn sie verschiedenen Angriffstypen ausgesetzt sind.

#Ergebnisse aus Experimenten

Unsere Experimente zeigen, dass der Angriff durch endlose Schleifen besonders effektiv ist und die Ausfallrate im Vergleich zum normalen Betrieb erheblich erhöht. Selbst in kontrollierten Umgebungen haben wir hohe Erfolgsraten für unsere Angriffe gefunden.

Der Angriff durch falsche Funktionsausführungen zeigte ebenfalls Wirksamkeit, jedoch in geringerem Mass. Eine weitere Analyse der Agenten zeigte, dass diejenigen, die mit bestimmten Werkzeugen gebaut wurden, anfälliger für Manipulationen waren.

#Angriffsflächen und Eingabepunkte

Wir haben auch verschiedene Eingabepunkte für Angriffe untersucht, darunter direkte Nutzeranfragen, Zwischenoutputs von Werkzeugen und den Speicher des Agenten. Unsere Ergebnisse deuten darauf hin, dass das direkte Injizieren von Befehlen durch Nutzeranweisungen die effektivste Methode ist.

In Fällen, in denen Befehle in externe Quellen wie E-Mails oder CSV-Dateien injiziert wurden, war die Erfolgsrate zwar niedriger, aber immer noch vorhanden. Darüber hinaus erwies sich die Manipulation des Speichers des Agenten zur Durchführung von Angriffen als herausfordernd, da die Agenten in der Lage waren, inkorrekte Anweisungen, die in ihrem Speicher gespeichert waren, zu umgehen.

#Abmilderung von Angriffen und Abwehrstrategien

Um diesen Angriffen entgegenzuwirken, schlagen wir vor, Selbstprüfungstechniken zu implementieren. Diese Methode beinhaltet, dass das Kern-LLM seine Aktionen überprüft und feststellt, ob sie zu schädlichen Ergebnissen führen könnten.

Unsere Experimente zeigen jedoch, dass diese Selbstprüfungsschutzmassnahmen gegen unsere vorgeschlagenen Angriffe nicht sehr effektiv sind. Die aktuellen Erkennungsmethoden sind hauptsächlich auf offensichtliche schädliche Handlungen ausgerichtet, was es schwieriger macht, subtilere Manipulationen zu identifizieren.

Wir erkennen an, dass LLM-Agenten zwar erhebliche Fortschritte gemacht haben, aber noch viel Arbeit notwendig ist, um sie sicherer und zuverlässiger zu machen.

#Fazit

Die Entwicklung autonomer LLM-Agenten birgt grosses Potenzial für eine Vielzahl von Anwendungen, erfordert jedoch auch eine sorgfältige Prüfung der möglichen Risiken. Wir haben aufgezeigt, wie diese Agenten durch verschiedene Techniken, die Fehlfunktionen hervorrufen, kompromittiert werden können.

Unsere Ergebnisse unterstreichen die Bedeutung der Erkennung und Behebung dieser Sicherheitslücken, bevor LLM-Agenten weit verbreitet eingesetzt werden. Da sich diese Technologien weiterentwickeln, werden zusätzliche Forschung und verbesserte Sicherheitsmassnahmen entscheidend sein, um ihre verantwortungsvolle Nutzung zu gewährleisten.

Indem wir die Schwächen der aktuellen Implementierungen aufdecken, hoffen wir, Entwickler und Forscher dazu zu ermutigen, sich auf die Stärkung der Verteidigungen dieser komplexen Systeme zu konzentrieren. Der Weg zu sichereren LLM-Agenten erfordert kontinuierliche Wachsamkeit und Aufmerksamkeit fürs Detail, während wir in dieser sich schnell verändernden Landschaft vorankommen.