ToolHazard: escalado de entornos adversarios para la evaluación de seguridad y alineación de agentes basados en LLM | Cómo poner a prueba de forma robusta la seguridad de agentes que usan herramientas | Marco para identificar vulnerabilidades y alinear agentes autónomos contra amenazas adversarias

Abstract

PROBLEMA: evaluar la seguridad y alineación de agentes basados en LLM que operan con herramientas externas es difícil porque los entornos de evaluación existentes son limitados en escala y diversidad de amenazas. SOLUCIÓN: ToolHazard propone escalar la creación de entornos adversarios para la evaluación de seguridad y alineación de agentes basados en LLM, generando escenarios que exponen comportamientos inseguros o desalineados en el uso de herramientas. METODOLOGÍA: automatiza la construcción de entornos adversarios variados y los combina con protocolos de evaluación sistemática sobre agentes con acceso a herramientas, midiendo su robustez frente a ataques y manipulaciones. RESULTADOS: revela vulnerabilidades de seguridad y comportamientos desalineados en agentes, sirviendo como referencia para mejorar su robustez y alineación. RELEVANCIA: es clave para la seguridad y alineación de sistemas agénticos que integran herramientas, un área crítica para el despliegue responsable de agentes autónomos.