Автор: Денис Аветисян
Новая разработка позволяет предвидеть и блокировать опасные команды, которые могут выполнить языковые модели с доступом к инструментам.
Предложена схема TS-Flow, использующая модель TS-Guard, обученную с подкреплением, для повышения безопасности агентов на основе больших языковых моделей за счет обнаружения и предотвращения небезопасных вызовов инструментов на уровне отдельных шагов.
Несмотря на расширяющиеся возможности LLM-агентов во взаимодействии с внешней средой, возрастают и риски, связанные с безопасностью вызова инструментов. В данной работе, ‘ToolSafe: Enhancing Tool Invocation Safety of LLM-based agents via Proactive Step-level Guardrail and Feedback’, предлагается проактивный подход к обеспечению безопасности, основанный на модели TS-Guard, обученной с использованием обучения с подкреплением, для выявления и предотвращения небезопасных действий на уровне отдельных шагов. Эксперименты показали, что разработанный фреймворк TS-Flow снижает количество вредоносных вызовов инструментов на 65% и повышает успешность выполнения задач на 10% при атаках с внедрением запросов. Возможно ли дальнейшее повышение надежности и адаптивности LLM-агентов к новым угрозам посредством более сложных механизмов контроля и обратной связи?
Неизбежность Риска: Уязвимости LLM-агентов
Агенты, основанные на больших языковых моделях (LLM), демонстрируют беспрецедентные возможности в автоматизации и решении сложных задач, однако эта мощь сопряжена с уязвимостью к атакам, известным как “prompt injection”. Данные атаки эксплуатируют способность LLM интерпретировать и выполнять команды, содержащиеся во входных данных, что позволяет злоумышленникам обходить предусмотренные ограничения и манипулировать поведением агента. В результате, система может непреднамеренно выполнить неавторизованные действия, раскрыть конфиденциальную информацию или быть использована для осуществления вредоносных операций. Эта уязвимость представляет серьезную угрозу для надежности и безопасности LLM-агентов, особенно в контексте их интеграции с критически важными системами и инфраструктурой.
Традиционные методы обеспечения безопасности, разработанные для статических моделей, оказываются недостаточными перед лицом постоянно развивающихся больших языковых моделей (LLM) и их агентов. Сложность этих систем заключается не только в их масштабе, но и в их способности динамически адаптироваться и взаимодействовать с внешними средами. По мере того как злоумышленники разрабатывают все более изощренные методы атак, такие как инъекции запросов, существующие фильтры и механизмы контроля доступа быстро устаревают. Проблемой является не только обнаружение известных угроз, но и предвидение и нейтрализация новых, возникающих в процессе взаимодействия агентов с реальным миром. Это требует разработки принципиально новых подходов к безопасности, которые учитывают динамическую природу LLM и способны к адаптивному обучению и реагированию на угрозы в режиме реального времени.
Основная проблема обеспечения безопасности больших языковых моделей (LLM) заключается в безопасном вызове инструментов, с которыми они взаимодействуют. Когда LLM-агент взаимодействует с внешними системами и средами, возникает риск несанкционированного доступа или выполнения вредоносных команд. Успешное решение этой задачи требует не только контроля над входными данными, но и над тем, как модель интерпретирует и использует доступные ей инструменты. Необходимо разработать механизмы, которые бы гарантировали, что даже при успешной атаке через внедрение запроса, агент не сможет использовать инструменты для нанесения вреда или компрометации системы. Этот аспект безопасности становится критически важным, поскольку LLM-агенты все чаще применяются в автоматизации сложных задач, где последствия неконтролируемого доступа к инструментам могут быть серьезными.
TS-Guard: Многоуровневый Щит Безопасности
TS-Guard представляет собой модель ограждения на уровне шагов, разработанную для обнаружения небезопасных вызовов инструментов до их выполнения, обеспечивая критически важный уровень защиты. В отличие от традиционных моделей, реагирующих на уже совершенные действия, TS-Guard анализирует каждый шаг рассуждений агента, предотвращая потенциально вредоносные операции. Это достигается путем проактивной оценки намерений агента и блокировки действий, которые могут привести к нежелательным последствиям, таким как раскрытие конфиденциальной информации или выполнение несанкционированных команд. Таким образом, TS-Guard выступает в качестве превентивной меры безопасности, снижая риск возникновения инцидентов, связанных с небезопасными действиями агента.
TS-Guard расширяет функциональность существующих моделей Guardrail, предоставляя интерпретируемые отзывы о безопасности на каждом шаге процесса рассуждений агента. В отличие от традиционных моделей, которые оценивают безопасность только итогового действия, TS-Guard анализирует промежуточные шаги, позволяя выявлять потенциально опасные рассуждения до формирования окончательного ответа. Это достигается за счет предоставления детальной информации о том, какие конкретно токены или действия вызвали опасения с точки зрения безопасности, что упрощает отладку и настройку агента для предотвращения нежелательного поведения. Такой подход позволяет не только блокировать небезопасные действия, но и понимать причины, по которым они были предприняты, обеспечивая более гибкий и контролируемый процесс разработки безопасных агентов.
TS-Guard использует информацию о неопределенности на уровне токенов, измеряемой с помощью энтропии \H, для выявления потенциально опасных действий. Высокие значения энтропии указывают на непредсказуемость модели при генерации конкретного токена, что может свидетельствовать о выходе за рамки безопасных шаблонов или о попытке выполнения несанкционированных операций. Анализ энтропии на каждом шаге рассуждений агента позволяет TS-Guard обнаруживать проблемные участки и предотвращать выполнение опасных инструкций до того, как они будут реализованы. Таким образом, TS-Guard оценивает не только конечный результат, но и процесс принятия решения, выявляя риски на ранних стадиях.
TS-Flow: Обратная Связь для Безопасных Рассуждений
TS-Flow представляет собой новую методологию, объединяющую оценки безопасности, предоставляемые TS-Guard, непосредственно в цикл рассуждений агента, формируя таким образом систему обратной связи замкнутого типа. В рамках TS-Flow, после каждого шага рассуждений и планирования действий, TS-Guard оценивает потенциальные риски и небезопасность сгенерированного ответа или планируемого действия. Полученные оценки безопасности используются для корректировки дальнейших шагов рассуждений агента, обеспечивая динамическую адаптацию поведения с целью минимизации вредоносных или нежелательных результатов. Это отличает TS-Flow от традиционных архитектур, где оценки безопасности обычно применяются только на заключительном этапе, после завершения генерации ответа.
Архитектура TS-Flow расширяет возможности существующих систем, таких как ReAct, путем интеграции обратной связи на основе сигналов безопасности в цикл рассуждений агента. В отличие от статических проверок, TS-Flow позволяет агенту динамически корректировать свои действия в процессе выполнения задачи. Это достигается за счет непрерывной оценки безопасности генерируемых рассуждений и действий с использованием TS-Guard, что позволяет агенту избегать потенциально опасных или нежелательных результатов, адаптируя свою стратегию в реальном времени на основе полученных сигналов. Такая адаптивность повышает надежность и безопасность агента в сложных и непредсказуемых сценариях.
TS-Guard обучается с использованием обучения с подкреплением (Reinforcement Learning) на основе многозадачной функции вознаграждения. Данная функция оптимизирует два ключевых параметра: безопасность запросов (отсутствие вредоносного или опасного контента) и корреляцию с атаками (способность выявлять и предотвращать попытки манипулирования или обхода системы безопасности). Приоритезация этих двух аспектов позволяет TS-Guard эффективно оценивать безопасность генерируемых ответов и минимизировать риски, связанные с потенциально вредоносными запросами или атаками.
TS-Bench: Строгий Тест на Безопасность
Разработанный инструмент оценки TS-Bench представляет собой специализированный бенчмарк, предназначенный для всесторонней проверки безопасности вызова инструментов на каждом шаге работы агентов, основанных на больших языковых моделях (LLM). В отличие от общих оценок, TS-Bench фокусируется исключительно на выявлении и предотвращении потенциально опасных действий, совершаемых агентом при взаимодействии с внешними инструментами. Этот подход позволяет точно измерить способность агента избегать нежелательных последствий, таких как выполнение вредоносного кода или раскрытие конфиденциальной информации, обеспечивая более надежную и безопасную работу интеллектуальных систем. Акцент на пошаговую оценку позволяет детально проанализировать процесс принятия решений агентом и выявить слабые места в его логике, что критически важно для создания действительно безопасных и эффективных LLM-агентов.
Для обеспечения всесторонней оценки безопасности агентов на базе больших языковых моделей, TS-Bench использует динамические среды, такие как Agent Dojo, и специализированные наборы данных, в частности Agent Harm. Agent Dojo позволяет создавать изменяющиеся игровые сценарии, где агент должен взаимодействовать с окружением, а Agent Harm содержит информацию о потенциально опасных запросах и сценариях. Такой подход позволяет смоделировать реалистичные и сложные ситуации, в которых оценивается способность агента избегать небезопасных действий и корректно выполнять поставленные задачи. Благодаря сочетанию динамических сред и тщательно подобранных данных, TS-Bench обеспечивает надежную и объективную оценку безопасности и эффективности агентов.
Исследования, проведенные с использованием TS-Bench, демонстрируют высокую эффективность TS-Guard в предотвращении небезопасных вызовов инструментов. В среднем, удалось снизить количество вредоносных вызовов инструментов на 65%, что значительно повышает надежность и безопасность LLM-агентов. Примечательно, что TS-Guard не только минимизирует риски, но и положительно влияет на общую производительность, увеличивая успешность выполнения полезных задач примерно на 10%. Такой результат указывает на то, что TS-Guard способен обеспечивать как безопасность, так и эффективность работы агентов в сложных динамических средах, что делает его ценным инструментом для разработки надежных систем искусственного интеллекта.
Исследование, представленное в данной работе, акцентирует внимание на уязвимости LLM-агентов при вызове инструментов. Авторы предлагают TS-Flow — проактивную систему, использующую модель TS-Guard для обнаружения и смягчения небезопасных действий на уровне каждого шага. Этот подход, основанный на обучении с подкреплением, направлен на повышение надежности и предсказуемости агентов. В этом контексте, слова Винтона Серфа представляются особенно актуальными: «Если ты не можешь понять, как работает система, ты не можешь ей доверять». Безопасность агентов напрямую зависит от понимания и контроля над каждым этапом их работы, и TS-Flow стремится обеспечить именно такой уровень контроля, предотвращая потенциальные риски и повышая общую устойчивость системы.
Куда двигаться дальше?
Представленная работа, стремясь обуздать непредсказуемость агентов на основе больших языковых моделей, поднимает вопрос не столько о предотвращении ошибок, сколько об их неизбежности. Любая система, подобно реке, неизбежно несет в себе осадок, будь то «технический долг» в виде уязвимостей или непредсказуемые траектории «мышления» агента. TS-Flow, с его проактивным подходом к обнаружению небезопасных действий, лишь отодвигает момент столкновения с энтропией, а не отменяет его.
Перспективы дальнейших исследований лежат, вероятно, в области не столько совершенствования «стражей порядка», сколько в создании систем, способных к адаптации и самовосстановлению. Настоящая задача — не предотвратить «эрозию» системы, а научиться строить дамбы, способные сгладить последствия неизбежных прорывов. Необходимо сместить акцент с реактивного подавления угроз на проактивное формирование устойчивости.
Будущие работы могут сосредоточиться на разработке моделей, способных не только обнаруживать небезопасные действия, но и оценивать их потенциальные последствия в контексте реального времени, а также предлагать альтернативные стратегии поведения. В конечном счете, вопрос заключается не в создании идеального агента, а в построении системы, способной достойно стареть, сохраняя функциональность даже в условиях возрастающей неопределенности.
Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2601.10156.pdf
Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/
Смотрите также:
- Восполняя пробелы в знаниях: Как языковые модели учатся делать выводы
- Квантовый Монте-Карло: Моделирование рождения электрон-позитронных пар
- Геометрия на пределе: как алгоритмы оптимизации превосходят языковые модели
- Оптимизация партийных запросов: Метод имитации отжига против градиентных подходов
- Разгадывая тайны квантового мира: переработка кубитов и шум как тайная приправа?
- Скрытая сложность: Необратимые преобразования в квантовых схемах
- Эмоциональный отпечаток: Как мы научили ИИ читать душу (и почему рейтинги вам врут)
- Квантовый скачок из Андхра-Прадеш: что это значит?
- Виртуальная примерка без границ: EVTAR учится у образов
2026-01-17 06:14