虽然细致的评估和性能调优对高效的多智能体LLM系统不可或缺，但其长期可行性和可信度很大程度上依赖于安全措施。这些系统分布式和自治的性质，加上大型语言模型的生成能力，带来了一系列独特的安全考量，需要从设计阶段到部署及持续运行都给予细致的关注。忽视这些方面可能导致系统完整性受损、数据泄露或智能体集体无意中造成有害行为。
多智能体LLM系统不断变化的威胁
与单一应用程序相比，多智能体LLM系统呈现出更大的攻击面。了解潜在威胁是构建弹性防御的第一步。这些威胁可以在不同层面显现：
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智能体层面的威胁：
- 身份冒充与欺骗：恶意行为者或受损智能体可能尝试模仿合法智能体，以获取未经授权的访问或向系统注入虚假信息。
- 智能体受损：如果单个智能体的底层基础设施或LLM核心受损，它可能变成一个流氓元素。这可能是由于其代码、运行环境中的漏洞，或对其LLM的成功攻击。
- 提示注入：这对于基于LLM的智能体而言，仍是一个重要的安全弱点。攻击者可以精心制作输入（直接提示注入）或操纵智能体处理的数据（间接提示注入），以使LLM表现出非预期行为。这可能包括覆盖原始指令、窃取敏感数据，或通过智能体工具触发有害行为。
- 数据泄露：智能体，无论是被攻破还是通过提示注入被诱骗，都可能泄露其可访问的敏感信息，这些信息可能来自其内部状态、内存或共享知识库。
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智能体间通信威胁：
- 窃听：未加密的通信通道可能被拦截，导致敏感的智能体间消息暴露。
- 消息篡改（中间人攻击）：如果缺少完整性检查，消息在传输过程中可能被修改，导致信息损坏或指令被操纵。
- 重放攻击：捕获的合法消息可能在稍后被重新发送，以触发未经授权的操作或破坏系统状态。
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系统整体与编排威胁：
- 数据投毒：注入共享知识存储或训练数据集的恶意数据会降低所有依赖该信息的智能体的性能和可靠性。
- 拒绝服务 (DoS/DDoS)：攻击可能针对中央编排器、重要智能体或通信枢纽，用请求淹没它们，使系统无法运行。
- 编排逻辑被利用：管理智能体协作、任务分配或冲突解决的规则中的缺陷可能被利用，以破坏工作流程或获取不当影响。
- 资源耗尽：受损或恶意设计的智能体可能消耗过多的计算资源、LLM令牌或API调用，导致高昂的运营成本或服务降级。
架构防御与安全模式
应对这些威胁需要将多层安全方法整合到系统架构中。仅依赖边界防御对于分布式智能体系统来说是不够的。
保护智能体间通信
可靠和安全的通信是根本。请考虑以下几点：
- 身份验证 (AuthN)：实施强健的、相互的身份验证机制，以在允许通信前验证每个智能体的身份。诸如用于服务间通信的相互TLS (mTLS) 或使用智能体特定密钥进行加密签名的消息是有效的方法。
- 授权 (AuthZ)：一旦通过身份验证，智能体的权限必须严格执行。采用基于角色的访问控制 (RBAC) 或基于属性的访问控制 (ABAC) 来定义智能体可以执行哪些操作以及可以与哪些其他智能体进行交互。这遵循最小权限原则。
- 加密：所有智能体间通信，无论是直接消息还是与共享消息队列的交互，都应在传输过程中加密（例如，使用TLS），并且在适用情况下，如果消息是持久化的，则应在静态时加密。
- 消息完整性：使用加密签名（例如，HMAC或数字签名）来确保消息在传输过程中未被篡改。
- 安全消息格式：严格定义和验证消息模式。这有助于防止注入攻击或格式错误的负载导致智能体崩溃或利用解析漏洞。使用Protocol Buffers或Avro等格式，它们提供强类型和模式强制执行。
强化单个智能体
每个智能体都可能成为故障或被攻破的环节。
- 输入净化与验证：所有外部输入，包括来自其他智能体的数据、用户查询或检索到的文档，都必须视为不可信。实施净化和验证例程。对于基于LLM的智能体，这包括检测和缓解提示注入的技术。
- 输出编码与过滤：在智能体的输出，特别是LLM生成的文本，传递给另一个智能体、用于调用工具或显示给用户之前，应进行适当的编码或过滤。这可以防止后续注入攻击或有害内容的传播。
- 工具的最小权限原则：如果智能体使用外部工具或API，它们对这些工具的访问凭证和权限必须严格限制，仅限于其功能所需。
- 大型语言模型专用防御：
- 指令提示/系统提示：精心编写系统提示，以引导LLM的行为并限定其范围，从而使对抗性输入更难偏离其预定目的。
- 提示工程防御：输入重构、在提示中添加防护栏或提醒，或使用单独的LLM进行输入验证等技术，可以为抵御提示注入提供一些保护。
- 监控大型语言模型令牌使用和输出：跟踪每个智能体的令牌消耗，以检测失控行为。监控LLM输出是否存在已知的恶意模式或偏离预期行为的情况。
- 运行时环境安全：将智能体部署在安全、隔离的环境中（例如，Docker等容器、微虚拟机）。对底层基础设施应用标准服务器强化实践。
保护共享状态和资源
如果智能体依赖共享数据库、知识图谱或内存存储：
- 访问控制：对这些共享资源实施精细的访问控制。智能体应仅对其角色相关的特定数据分区拥有读/写访问权限。
- 数据验证与溯源：在将来自外部源或其他智能体的数据整合到共享知识库之前，对其进行验证。维护溯源记录，以追踪数据的来源和修改历史，这有助于在发生投毒时进行取证分析。
- 审计：记录所有对共享资源的访问和修改尝试。
安全编排实践
管理智能体协作的逻辑需要是安全的：
- 安全编排器：如果使用中央编排器组件，它将成为高价值攻击目标，必须对其进行强健的安全保护，以防未经授权的访问和拒绝服务攻击。
- 工作流验证：确保工作流定义不能被恶意篡改，以引入安全漏洞或绕过安全控制。
- 速率限制与配额：对智能体操作和API调用实施速率限制，以防止滥用和资源耗尽，无论是意外的还是恶意的。
多智能体环境下的提示注入
提示注入在多智能体系统中尤其有害，因为它可能导致级联故障。一个智能体通过提示注入成功被攻击后，可能反过来发出受损指令或将污染数据传递给其他智能体，从而传播攻击。
- 直接注入与间接注入：
- 直接提示注入：攻击者直接向智能体提供恶意提示（例如，通过智能体公开的用户界面）。
- 间接提示注入：智能体从外部看似无害的数据源（例如，受损网页、知识库中的文档，甚至来自另一个受损智能体的消息）中获取恶意提示。这通常更难被发现。
下图说明了间接提示注入的场景：
攻击者在文档中嵌入恶意指令。智能体 A，负责信息获取，获取这个文档。它的LLM处理内容，包括隐藏指令，导致它为智能体 B 制定了一个受损的消息或任务。智能体 B 不知道最初的受损，执行该动作，可能使用有害参数调用外部 API。
多智能体系统提示注入的缓解策略：
- 输入分割与情境化：在提供给LLM的上下文中，清楚地区分受信任的指令（例如，系统提示）和不受信任的外部数据。使用分隔符或类似XML的标签来分隔不同来源的输入。
- 指令防御：通过明确指示LLM忽略或标记试图覆盖其主要目标或角色设定的用户输入来增强系统提示。
- 双大型语言模型（或多大型语言模型）验证：使用单独的LLM实例在主任务执行LLM处理输入之前对其进行分析或净化。这个“协调器”LLM可以被专门提示以检测注入尝试。
- 输出过滤与验证：在智能体根据LLM的输出采取行动之前（特别是当涉及工具使用或API调用时），根据预期的模式或允许的操作集验证生成的参数或命令。
- 人机协作 (HITL)：对于重要操作或当检测到可疑活动时，将提议的操作路由给人工进行批准。当智能体的行动可能产生重要的安全或财务影响时，这一点尤为重要。
- 智能体工具沙箱化：限制智能体可以使用的工具的功能。如果智能体因提示注入而被攻破，它通过其工具造成的损害将受到这些限制的约束。
运行安全：监控、审计与响应
安全并非一劳永逸的任务。持续的警惕是必需的。
- 全面日志记录：实施所有智能体活动的详细日志记录，包括：
- 智能体间通信（已净化，避免以明文记录敏感数据）。
- 智能体做出的决策以及这些决策的主要输入。
- LLM提示（可能为简洁而截断或总结）及其响应。
- 智能体使用的工具和进行的API调用。
- 身份验证和授权事件。
这些日志对于安全取证和了解系统行为不可或缺。
- 异常检测：开发或集成系统来监控智能体行为是否存在异常。这可能包括寻找偏离正常通信模式、异常资源消耗、意外API调用，或具有已知攻击特征的输出。可以训练机器学习模型来识别此类偏离。
- 安全审计与渗透测试：定期对多智能体系统架构和实现进行安全审计。进行专门为探测多智能体交互中的漏洞和LLM特定弱点而设计的渗透测试练习。
- 事件响应计划：制定完善的事件响应计划。该计划应概述检测到安全漏洞时应采取的步骤，包括如何隔离受损智能体、恢复系统完整性、分析漏洞，并通知相关方。
将安全融入多智能体系统生命周期
安全考量应融入多智能体系统生命周期的每个阶段：
- 威胁建模：在设计阶段，进行全面的威胁建模练习。识别潜在攻击者、攻击途径、漏洞以及成功攻击的潜在影响。使用适应多智能体环境的框架，例如STRIDE（欺骗、篡改、抵赖、信息泄露、拒绝服务、权限提升）。
- 安全编码实践：将安全编码原则应用于智能体逻辑、通信处理程序和任何自定义编排代码的开发。
- 依赖管理：保持所有软件依赖，包括LLM库、框架和底层操作系统，已打补丁并保持最新，以防范已知漏洞。
- 安全测试：将安全测试纳入您的CI/CD流程。这包括静态分析安全测试 (SAST)、动态分析安全测试 (DAST)，以及针对提示注入漏洞的特定测试。
- 持续学习：LLM安全领域正在迅速演变。随时了解新的攻击技术、漏洞和防御策略。在开发团队中培养安全意识文化。
通过预先考虑这些安全方面，您可以构建出既强大又智能，同时值得信任且能抵御恶意攻击的多智能体大型语言模型系统。对安全的这种重视对于在可能处理敏感数据或执行重要操作的生产环境中部署此类系统非常重要。
