研究提出免训练防御，抵御医疗多智能体提示注入
原文标题：The Model Knows Better: Defending Medical Multi-Agent Systems Against Prompt Injection
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论文发现医疗多智能体系统中单条注入文本攻击成功率最高达 61%，协作并不能稳定防御。作者提出免训练防御，将患者发现与临床判断分离并逐一核验，在 MedQA 上将攻击成功率降至 4-7%，同时保持无攻击场景准确率。
- 问题
- 医疗多智能体系统易受提示注入，单条注入文本攻击成功率最高 61%。
- 方法
- 免训练防御：把患者发现与诊断、建议等临床判断分离，逐一用患者发现核验判断，只保留有依据的判断。
- 结果
- MedQA 上攻击成功率降至 4-7%，无攻击场景准确率保持；对医疗模型及防御感知、自适应攻击仍有效。
- 影响
- 医疗多智能体上线前应加入判断级核验，而非依赖协作或通用注入过滤，可直接降低临床决策被操纵风险。
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医疗多智能体单条注入攻击成功率最高 61%，免训练防御在 MedQA 上将其降至 4-7%。
- •覆盖两个系统、两个模型家族、三个基准，单条注入文本最高 61% 成功，协作不能稳定防御。
- •现有防御只部分有效，会漏掉伪装成普通临床文本的注入。
- •防御思路：把患者发现与诊断、建议、指令等临床判断分离，逐一对照发现核验。
- •MedQA 上攻击成功率降至 4-7%，无攻击场景准确率保持，且对防御感知与自适应攻击仍有效。
为什么重要：医疗多智能体落地前必须正视提示注入，该结果说明协作本身不是安全边界，判断级核验是可行方向。
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