arXiv Artificial Intelligence· Sunday Oyinlola Ogundoyin, Muhammad Ikram·· 18 小时前AI 评分40
多智能体 LLM 系统中拓扑驱动的信息泄露与按接收方定制的净化机制
When Agents Talk, Secrets Travel: Topology-Driven Leakage and Recipient-Conditioned Sanitization in Multi-Agent LLM Systems
AI 导读
多智能体 LLM 系统（MALS）存在传统敏感度防御无法捕捉的隐私泄露：授权智能体获知的信息会经日常协作传播至未授权智能体。研究评估了 coordinator-worker、点对点与层级三种拓扑下的 485 个场景，发现拓扑引入的接收方披露率从 0% 升至 52.2%，而表面泄露稳定在 60.6-62.8%。
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