arXiv 隐私论文· Sunday Oyinlola Ogundoyin·· 2 天前精选AI 评分71
研究：多智能体 LLM 系统中拓扑驱动的信息泄露与接收者条件化净化
When Agents Talk, Secrets Travel: Topology-Driven Leakage and Recipient-Conditioned Sanitization in Multi-Agent LLM Systems
AI 导读
研究评估了 485 个场景，覆盖协调者-工作者、点对点和层级三种拓扑，测量七个通信通道的表面泄露与向拓扑引入接收者的披露。结果显示，拓扑改变受保护信息的传播路径，向拓扑引入接收者的披露率从 0% 升至 52.2%，而表面泄露几乎持平在 60.6% 至 62.8%。
推荐理由
研究量化了多智能体 LLM 系统中拓扑结构如何把信息泄露给非授权接收者，并提出按接收者条件化的净化方法。
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