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arXiv· arXiv:2602.11510· Faouzi El Yagoubi, Godwin Badu-Marfo, Ranwa Al Mallah·Indexed by this site · Originally publishedSelectedAttention57 AgentLeak：面向多智能体 LLM 系统内部通道隐私泄露的基准
AgentLeak: A Benchmark for Internal-Channel Privacy Leakage in Multi-Agent LLM Systems
AI reading guide
研究者发布 AgentLeak 基准，用于评测多智能体 LLM 系统内部通道的隐私泄露。该基准覆盖医疗、金融、法律和企业四个领域共 1,000 个场景，在 GPT-4o、GPT-4o-mini、Claude 3.5 Sonnet、Mistral Large 和 Llama 3.3 70B 上采集了 4,979 条执行轨迹，并对最终输出、智能体间消息、工具输入输出、共享记忆、日志和产物等七条通道埋点。结果显示，多智能体配置的最终输出泄露率低于单智能体（27.2% 对 43.2%），但智能体间消息（68.8%）与共享记忆（46.7%）等内部通道把整体暴露率推高到 68.9%，仅审计最终输出会漏掉 41.7% 的违规。
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论文用 4,979 条执行轨迹量化了多智能体内部通道的泄露率，为部署方评估仅审计最终输出的盲区提供了可复现基准。
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