Attenuation, Not Amplification: Measuring Indirect Prompt Injection Propagation and Containment in Multi-Agent LLM Delegation Chains
यह अध्ययन प्रदर्शित करता है कि मल्टी-एजेंट एलएलएम (LLM) डेलिगेशन चेन्स में, गहराई बढ़ने के साथ अप्रत्यक्ष प्रॉम्प्ट इंजेक्शन (indirect prompt injection) के जोखिम बढ़ते नहीं बल्कि कम होते जाते हैं, क्योंकि प्रसार दर हॉप्स (hops) के पार काफी घट जाती है और यह मुख्य रूप से चेन की लंबाई के बजाय प्रति-हॉप मॉडल रिटेंशन विशेषताओं द्वारा नियंत्रित होती है।
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आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के आधुनिक परिदृश्य में, सिस्टम केवल सवालों के जवाब देने वाले साधारण चैटबॉट्स से विकसित होकर डिजिटल श्रमिकों की जटिल टीमों में बदल रहे हैं। एक ऐसी कंपनी की कल्पना करें जहाँ एक कर्मचारी एक दस्तावेज़ पढ़ता है, दूसरे कर्मचारी को एक सारांश भेजता है, जो फिर तीसरे को एक कार्य सौंपता है, और यह सिलसिला तब तक चलता रहता है जब तक कि एक अंतिम प्रबंधक निर्णय नहीं ले लेता। मल्टी-एजेंट सिस्टम इसी तरह काम करते हैं: वे बड़े कार्यों को छोटे टुकड़ों में तोड़ देते हैं और उन्हें सहयोग करने वाले प्रोग्रामों की एक श्रृंखला के माध्यम से आगे बढ़ाते हैं। हालाँकि, यह हैंड-ऑफ (हस्तांतरण) एक विशिष्ट भेद्यता पैदा करता है जिसे 'इनडायरेक्ट प्रॉम्प्ट इंजेक्शन' (indirect prompt injection) कहा जाता है। सिस्टम को सीधे धोखा देने के बजाय, एक दुर्भावनापूर्ण कर्ता किसी डेटा, जैसे कि वेबपेज या रिपोर्ट के भीतर एक गुप्त निर्देश छिपा देता है, जिसे सिस्टम को पढ़ना होता है। जब पहला एजेंट इस डेटा को प्रोसेस करता है, तो वह अनजाने में उस छिपे हुए निर्देश को एक कमांड के रूप में मान सकता है, और उस कमांड को अगली श्रृंखला में अगले एजेंट तक पहुँचा सकता है, जिससे संभावित रूप से पूरी टीम को अपने सुरक्षा नियमों को अनदेखा करने का कारण मिल सकता है। सुरक्षा विशेषज्ञों के लिए केंद्रीय प्रश्न यह रहा है कि क्या ये छिपे हुए कमांड श्रृंखला में आगे बढ़ते हुए अधिक शक्तिशाली और खतरनाक होते जाते हैं, या वे बस फीके पड़ जाते हैं।
साकिब मोस्तकीम भुइयां नामक एक शोधकर्ता ने इस प्रश्न का उत्तर देने के लिए एक नियंत्रित प्रयोग बनाने का निर्णय लिया जो एक डिजिटल डेलीगेशन चेन (प्रतिनिधि श्रृंखला) की नकल करता है। इस सेटअप में आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस मॉडल की एक श्रृंखला शामिल थी जो विभिन्न भूमिकाएँ निभा रहे थे: एक निष्पादक (executor) जो दस्तावेज़ पढ़ता है, एक रिले (relay) जो उसका सारांश बनाता है, एक समन्वयक (coordinator) जो निर्णय लेता है, और एक सत्यापनकर्ता (validator) जो अंतिम कार्य की जाँच करता है। शोधकर्ताओं ने एक "विषैले" (poisoned) दस्तावेज़ को पेश किया जिसमें एक छिपा हुआ निर्देश था जिसने सिस्टम से एक गुप्त कोड प्रकट करने या एक वर्जित वाक्यांश बोलने के लिए कहा था। उन्होंने इस परिदृश्य को हजारों बार चलाया, श्रृंखला की लंबाई को एक दस्तावेज़ को सीधे पढ़ने वाले एकल एजेंट से लेकर संदेश को आगे बढ़ाने वाले चार एजेंटों की श्रृंखला तक बदला। उन्होंने विभिन्न प्रकार के छिपे हुए निर्देशों का भी परीक्षण किया, जो सरल कमांड से लेकर अधिक परिष्कृत अनुरोधों तक थे जो आधिकारिक सुरक्षा नोटिस की तरह दिखते थे, और उन्होंने यह देखने के लिए तीन अलग-अलग ओपन-सोर्स AI मॉडल का उपयोग किया कि क्या परिणाम उनके सॉफ्टवेयर के आधार पर बदलते हैं।
परिणामों ने इस प्रारंभिक डर को उलट दिया कि लंबी श्रृंखलाएं अधिक खतरनाक होंगी। इस परिकल्पना के विपरीत कि एक छिपा हुआ निर्देश यात्रा के दौरान बढ़ जाएगा और सिस्टम को भ्रष्ट करने की संभावना अधिक होगी, अध्ययन में पाया गया कि खतरा हर कदम के साथ वास्तव में कम हो गया। जब एक एकल एजेंट ने विषैले दस्तावेज़ को सीधे पढ़ा, तो लगभग 76 प्रतिशत मामलों में सुरक्षा नियमों का उल्लंघन हुआ। हालाँकि, जब दस्तावेज़ को एजेंटों की एक श्रृंखला के माध्यम से पारित किया गया, तो उल्लंघन की दर नाटकीय रूप रूप से गिर गई। जब संदेश चार चरणों वाली श्रृंखला में एक समन्वयक तक पहुँचा, तो उल्लंघन की दर गिरकर 1 प्रतिशत से भी कम रह गई। छिपे हुए निर्देश मजबूत नहीं हो रहे थे; उन्हें पतला (diluted) किया जा रहा था और हटाया जा रहा था। शोधकर्ताओं ने देखा कि जैसे-जैसे एजेंटों ने जानकारी को सारांशित और संकुचित (compress) किया ताकि उसे आगे बढ़ाया जा सके, उन्होंने अक्सर संदेश के हानिकारक हिस्सों को हटा दिया, जिससे वे सूचना को प्रसारित करने वाले मेगाफोन के बजाय एक फिल्टर के रूप में कार्य करने लगे।
हालाँकि, यह क्षीणन (attenuation) सभी सिस्टमों में समान नहीं था, और यह काफी हद तक उपयोग किए गए विशिष्ट AI मॉडल पर निर्भर था। परीक्षण किए गए मॉडलों में से एक ऐसा था जो छिपे हुए निर्देश को शब्दशः दोहराने की बहुत अधिक संभावना रखता था, जिससे संदेश को आगे बढ़ाते समय खतरा बना रहता था। इसके विपरीत, एक अन्य मॉडल बहुत प्रभावी ढंग से सामग्री का सारांश बनाने और स्वाभाविक रूप से हानिकारक निर्देशों को हटाने में सक्षम था, जिससे जोखिम तेजी से समाप्त हो गया। अध्ययन ने एक "जीरो-ट्रस्ट" (zero-trust) रक्षा का भी परीक्षण किया, एक ऐसी विधि जो अविश्वसनीय डेटा को विशेष मार्करों में लपेटती है और उसे अगले एजेंट को भेजने से पहले साफ करती है। जबकि इस रक्षा ने छिपे हुए निर्देश के आगे जाने की संख्या को सफलतापूर्वक कम कर दिया, इसने अंतिम परिणाम को महत्वपूर्ण रूप से नहीं बदला क्योंकि लंबी श्रृंखलाओं में जोखिम पहले से ही बहुत कम था। सबसे प्रभावी सुरक्षा उपाय अंतिम सत्यापनकर्ता एजेंट (validator agent) निकला, जो एक समर्पित चेकर है जो कार्य को जारी करने से पहले उसकी समीक्षा करता है। इस अंतिम गार्ड ने अधिकांश त्रुटियों को पकड़ लिया, एकल-एजेंट परिदृश्यों में 91 प्रतिशत उल्लंघनों को और मल्टी-एजेंट श्रृंखलाओं में दो-तिहाई उल्लंघनों को रोका।
अध्ययन निष्कर्ष निकालता है कि श्रृंखला की लंबाई स्वयं जोखिम का प्राथमिक चालक नहीं है; बल्कि, जोखिम इस बात से निर्धारित होता है कि प्रत्येक एजेंट अविश्वसनीय टेक्स्ट को कितनी निष्ठा से कॉपी करता है। यदि एजेंटों को अपने संदेशों को सारांशित और संकुचित करने का निर्देश दिया जाता है, तो छिपे हुए निर्देश फीके पड़ते जाते हैं, जिससे इस विशिष्ट संदर्भ में लंबी श्रृंखलाएं छोटी श्रृंखलाओं की तुलना में सुरक्षित हो जाती हैं। हालाँकि, शोधकर्ता चेतावनी देते हैं कि ये निष्कर्ष उनके द्वारा परीक्षण किए गए छोटे मॉडलों और सारांशीकरण कार्यों पर लागू होते हैं। यदि कोई सिस्टम टेक्स्ट को सारांशित किए बिना शब्द-दर-शब्द आगे भेजने के लिए डिज़ाइन किया गया हो, या यदि छिपे हुए निर्देश सारांशीकरण में जीवित रहने के लिए डिज़ाइन किए गए हों, तो परिणाम बहुत अलग हो सकते हैं। फिलहाल, साक्ष्य बताते हैं कि जहाँ एजेंट अपना काम सारांशित करते हैं, वहाँ एक लंबी श्रृंखला के माध्यम से छिपे हुए निर्देश के फैलने का खतरा पहले की तुलना में बहुत कम है, बशर्ते कि संदेश के फिसलने की दुर्लभ घटनाओं को पकड़ने के लिए अंतिम जाँच मौजूद हो।
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