毒化代理阿尔法：多代理交易系统中跨角色和架构的对抗性漏洞

Arxiv：2608.24069v2宣布类型：替换摘要：基于LLM的多代理交易系统正在从研究原型转向控制真实资产的实时部署。他们从开放的网络上获取新闻和社交媒体，并在代理之间传递，因此一个被破坏的信号就可以做出最终决定，并造成经济损失。我们研究了两个可以在不访问模型内部的情况下引入此类信号的对手：一个是在Web源中植入操纵内容的低壁垒数据对手，另一个是篡改代理提示的妥协代理对手。据我们所知，这是金融界第一次对敌对信号如何进入多主体交易系统，以及它是否能够改变最终交易决策进行系统的实证研究。沿着角色轴，我们将四个角色-分析师、研究员、交易员和风险经理--中的每一个与其界面匹配的攻击配对。沿着结构轴，我们比较了四种通信拓扑，用一个简单的无参数启发式算法--对抗性信号保持分数来解释。对截断后数据的实验跨越了五个资产和两个目标方向。我们发现，没有一种架构天生就是健壮的：多数投票根据良性代理协议提供有条件的保护，而妥协的终端决策节点可以绕过上游保障措施。这些发现为多智能体系统开发更有效的防御策略提供了经验上的见解。