研究揭示对抗信号如何在多智能体交易系统中扩散
原文标题：Contagion on the Trading Floor: How Adversarial Signals Spread in Multi-Agent Trading Systems
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研究考察基于LLM的多智能体交易系统对黑盒输入攻击的脆弱性，攻击仅通过合规社交媒体信息流注入。作者提出GMATS框架与传染度量，追踪对抗内容在分析师与协调层间的信念偏移。实验显示简单输入攻击即可显著降低夏普比率，而合理设计的多智能体拓扑与协调提示可缓冲冲击、提升鲁棒性。
- 问题
- LLM多智能体交易系统对仅经合规社交媒体注入的黑盒攻击是否脆弱。
- 方法
- 提出GMATS框架与传染度量，追踪对抗内容在分析师与协调层的信念偏移，并实例化预算受限的投毒攻击者。
- 结果
- 简单输入攻击即可显著拉低夏普比率；合理拓扑与协调提示可缓冲冲击、提升平均鲁棒性。
- 影响
- 做LLM金融智能体的团队需把信息流投毒当作真实风险，拓扑与提示设计是防御手段而非装饰。
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