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Agent Security Bench (ASB): Formalizing and Benchmarking Attacks and Defenses in LLM-based Agents

Created by
  • Haebom

저자

Hanrong Zhang, Jingyuan Huang, Kai Mei, Yifei Yao, Zhenting Wang, Chenlu Zhan, Hongwei Wang, Yongfeng Zhang

개요

본 논문은 대규모 언어 모델(LLM) 기반 에이전트의 보안 취약성을 종합적으로 평가하기 위한 프레임워크인 Agent Security Bench (ASB)를 제시합니다. ASB는 10개의 시나리오, 10개의 에이전트, 400개 이상의 툴, 27가지 유형의 공격/방어 방법, 7가지 평가 지표를 포함하여 LLM 기반 에이전트에 대한 공격과 방어를 공식화, 벤치마킹 및 평가하도록 설계되었습니다. 본 연구는 13개의 LLM 백본을 대상으로 10가지 프롬프트 주입 공격, 메모리 포이즈닝 공격, 새로운 Plan-of-Thought 백도어 공격, 4가지 혼합 공격 및 11가지 방어 기법을 벤치마킹했습니다. 실험 결과, 시스템 프롬프트, 사용자 프롬프트 처리, 툴 사용 및 메모리 검색 등 에이전트 작동의 다양한 단계에서 심각한 취약성이 드러났으며, 평균 공격 성공률은 84.30%에 달했지만 현재 방어 기법의 효과는 제한적이었습니다. 또한, 유틸리티와 보안의 균형을 평가하는 새로운 지표를 제시합니다. 소스 코드는 https://github.com/agiresearch/ASB 에서 확인할 수 있습니다.

시사점, 한계점

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시사점:
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LLM 기반 에이전트의 보안 취약성을 체계적으로 평가하고 벤치마킹할 수 있는 종합적인 프레임워크(ASB)를 제공합니다.
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다양한 유형의 공격(프롬프트 주입, 메모리 포이즈닝, Plan-of-Thought 백도어 등)과 방어 기법에 대한 광범위한 벤치마킹 결과를 제시합니다.
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LLM 기반 에이전트의 보안 강화를 위한 중요한 연구 과제를 제시합니다.
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유틸리티와 보안의 균형을 평가하는 새로운 지표를 제안합니다.
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한계점:
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현재 방어 기법의 효과가 제한적이라는 점이 시사하는 바는, LLM 기반 에이전트의 보안 강화를 위해 더욱 효과적인 방어 기법 개발이 시급함을 의미합니다.
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벤치마킹에 사용된 공격 및 방어 방법의 종류가 제한적일 수 있으며, 실제 환경에서 발생할 수 있는 모든 유형의 공격을 포괄하지 못할 가능성이 있습니다.
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ASB 프레임워크 자체의 한계 및 개선 가능성에 대한 논의가 부족할 수 있습니다.
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