Maosen Zhang, Jianshuo Dong, Yutong Zhang, Jie Zhang, Tianwei Zhang, Han Qiu · 2026 · arXiv
DOI: 10.48550/arXiv.2610.27574 · open-access PDF
Multi-Agent-Systeme werden zunehmend eingesetzt, um mehrere große Sprachmodelle (LLM) Agenten zu koordinieren. Dies schafft jedoch auch neue Angriffsflächen: bösartige Agenten haben möglicherweise Chancen, die Koordination auszunutzen. In diesem Papier schlagen wir den \textit{show-up-Angriff} vor und studieren ihn, in dem ein bösartiger Subagent den Supervisor manipuliert, um ihn in Aufgaben außerhalb seines zugewiesenen Umfangs einzubeziehen. Um dieses Risiko zu bewerten, schlagen wir SUA-Arena vor, die 6 Angriffsstrategien implementiert und 188 Testfälle enthält.
Machine translation (Meta M2M100); the English original follows.
Multi-agent systems are increasingly deployed to coordinate multiple large language model (LLM) agents. However, this also creates new attack surfaces: malicious agents may have chances to exploit the coordination. In this paper, we propose and study the \textit{show-up attack}, in which a malicious subagent manipulates the supervisor into involving it in tasks beyond its assigned scope. To evaluate this risk, we propose SUA-Arena, which implements 6 attack strategies and contains 188 test cases. Then, we evaluate 6 frontier LLMs and find that all of them are vulnerable to show-up attacks. For
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