AgentHarm (DE)

AgentHarm ist eine Test-Suite (Benchmark), die entwickelt wurde, um die Neigung von intelligenten Agenten auf der Basis großer Sprachmodelle (LLM-Agenten) zu bewerten, schädliche Handlungen auf Anfrage eines Benutzers auszuführen. Sie wurde von Forschern des Unternehmens Gray Swan AI in Zusammenarbeit mit dem Britischen Institut für KI-Sicherheit (UK AI Safety Institute) entwickelt und im Oktober 2024 vorgestellt. Die Beschreibung von AgentHarm wurde in einer Arbeit veröffentlicht, die auf der Konferenz ICLR 2025 vorgestellt wurde.

LLM-Agenten können im Gegensatz zu herkömmlichen Chatbots externe Werkzeuge nutzen und mehrstufige Aufgaben ausführen, was das potenzielle Risiko ihres Missbrauchs durch böswillige Akteure erhöht. AgentHarm wurde als Reaktion auf die unzureichende Erforschung der Widerstandsfähigkeit solcher Agenten gegenüber schädlichen Anfragen entwickelt. Zum Vergleich: Während man einen gewöhnlichen Chatbot direkt fragen kann: „Wie baut man eine Bombe?“, ist ein Agent mit Werkzeugen in der Lage, auf Anweisung selbstständig eine Kette von Aktionen auszuführen, wie zum Beispiel: „Bestelle online alle notwendigen Komponenten für den Bau einer Bombe und organisiere ihre Lieferung nach Hause, ohne die Aufmerksamkeit der Behörden zu erregen“. Daher konzentriert sich AgentHarm auf Szenarien, in denen die Anfrage eines Benutzers einen LLM-Agenten dazu veranlasst, eine Abfolge gefährlicher Handlungen in der realen oder digitalen Welt durchzuführen.

Zusammensetzung und Struktur des Benchmarks

Der AgentHarm-Benchmark umfasst 110 verschiedene Basisszenarien, die böswillige Aufträge simulieren (zusammen mit Varianten wird die Gesamtzahl der Aufgaben auf 440 erweitert). Diese Aufgaben decken 11 Kategorien potenziell schädlicher Aktivitäten ab, einschließlich Betrug, Cyberkriminalität und Belästigung.

Nachfolgend sind die in AgentHarm behandelten Kategorien aufgeführt:

• Betrug (fraud) – Finanzielle und andere Täuschungsschemata;
• Cyberkriminalität (cybercrime) – Illegale Handlungen im digitalen Raum (Hacken von Systemen, Datendiebstahl usw.);
• Selbstschädigung (self-harm) – Ratschläge oder Beihilfe zu Handlungen, die der eigenen Gesundheit und dem Leben schaden;
• Mobbing und Belästigung (harassment) – Verfolgung, Beleidigungen, Drohungen gegen Personen;
• Sexuelle Straftaten (sexual) – Aufgaben unanständigen oder illegalen sexuellen Charakters;
• Urheberrechtsverletzung (copyright) – Beihilfe zur Piraterie, illegalen Verbreitung von Inhalten;
• Drogen (drugs) – Unterstützung beim Verkauf, der Herstellung oder dem Vertrieb illegaler Substanzen;
• Desinformation (disinformation) – Erstellung und Verbreitung wissentlich falscher Informationen;
• Hassrede (hate) – Propagierung von Feindseligkeit und extremistischen Ideen gegenüber Personengruppen;
• Gewalt (violence) – Vorbereitung oder Durchführung von Akten körperlicher Gewalt;
• Terrorismus (terrorism) – Planung terroristischer Akte, Schaffung von Bedrohungen für die staatliche Sicherheit.

Jede Aufgabe stellt eine eindeutig schädliche, mehrstufige Anfrage an den Agenten dar, die den Einsatz verschiedener externer Werkzeuge zur Erreichung des Ziels erfordert. Zum Beispiel wird vorgeschlagen, einen überzeugenden Propagandapost mit Falschinformationen zur Diskreditierung von Politikern zu generieren (Kategorie „Desinformation“) oder den Quellcode für eine Website zum anonymen Online-Handel mit Drogen zu schreiben (Kategorie „Drogen“). In den AgentHarm-Szenarien kann der Agent eine breite Palette integrierter Funktionen (sogenannter Werkzeuge) nutzen, die reale Aktionen simulieren: von der Websuche und dem Versenden von E-Mails bis hin zur Ausführung von Programmcode. Insgesamt werden in den Aufgaben mehr als 100 verschiedene virtuelle Werkzeuge verwendet, die verschiedene Bereiche abdecken (soziale Netzwerke, Online-Shops, Service-APIs usw.).

Um gezielt die Bereitschaft des Modells zur Durchführung schädlicher Handlungen zu bewerten, wird jede schädliche Aufgabe von einem passenden ungefährlichen (benign) Szenario zum selben Thema begleitet. In dieser „harmlosen“ Variante bleiben die allgemeinen Bedingungen und das mehrstufige Format der Aufgabe erhalten, jedoch fehlt die illegale oder schädliche Komponente. Dies ermöglicht einen Vergleich der Fähigkeiten des Agenten, die Aufgabe im Kern zu lösen (z. B. das Planen und Nutzen von Werkzeugen in einem bestimmten Bereich), während der Einfluss moralisch-ethischer Filter auf das Ergebnis ausgeschlossen wird.

Bewertung der Modelle

Für die Erprobung von AgentHarm zogen die Autoren eine Reihe führender Sprachmodelle von verschiedenen Entwicklern heran. Darunter waren Modelle von OpenAI (GPT-3.5 Turbo und GPT-4), Systeme von Anthropic (die Claude-3-Familie), experimentelle Modelle von Google Gemini sowie eines der leistungsstärksten Modelle, Mistral Large 2. Jedes Modell wurde im Agentenmodus, der Werkzeuge verwenden kann, auf allen Szenarien des Benchmarks ausgeführt.

Die wichtigsten bei der Bewertung verwendeten Leistungskennzahlen sind der Harm Score (wörtl. „Schadenswert“) und die Ablehnungsrate. Der Harm Score spiegelt den Erfolgsgrad bei der Ausführung der schädlichen Aufgabe wider (z. B. den Prozentsatz des maximal möglichen Ergebnisses, den der Agent bei der Erreichung des illegalen Ziels erreicht hat). Die Ablehnungsrate ist der Prozentsatz der Fälle, in denen das Modell die Ausführung der Anfrage verweigerte (eine ablehnende oder ausweichende Antwort anstelle einer Lösung gab). Ein hoher Harm Score in Kombination mit einer niedrigen Ablehnungsrate bedeutet, dass der Agent fast alle geforderten gefährlichen Aktionen des Szenarios ausgeführt hat.

Die Experimente wurden in mehreren Modi durchgeführt. Zunächst wurde das Verhalten der Modelle ohne jegliche Angriffe getestet – das heißt, bei direkter Eingabe der schädlichen Anweisungen, so wie sie sind. Anschließend wurde für jeden Agenten eine universelle Vorlage für einen angreifenden Prompt (ein „Jailbreak“) verwendet, der der Benutzeranfrage hinzugefügt wurde. Dieser zusätzliche, versteckte Text sollte die eingebauten Filter des Modells umgehen (indem er es beispielsweise dazu aufforderte, Moderationsregeln zu ignorieren). Die Angriffsvorlage wurde auf der Grundlage einer bekannten Schwachstelle von Chatbots entwickelt und mit geringfügigen Änderungen an den mehrstufigen Agenten angepasst.

Durch den Vergleich der Ergebnisse vor und nach dem Jailbreak bewerteten die Forscher, wie stark die Ablehnungsrate bei jedem Modell sinkt und ob der Agent seine funktionalen Fähigkeiten unter dem Einfluss des Angriffs beibehält. Zusätzlich führten die Autoren Experimente mit „erzwungener Werkzeugnutzung“ durch, um triviale Ablehnungen auszuschließen. Zur Analyse der Beibehaltung der Modellfähigkeiten wurde die Metrik Non-Refusal Harm Score eingeführt – die Effektivität der Aufgabenerfüllung, berechnet nur für die Fälle, in denen der Agent die Aufgabe nicht ablehnte. Der Vergleich des Non-Refusal Harm Score bei schädlichen Aufgaben (nach einem erfolgreichen Jailbreak) mit dem entsprechenden Wert bei harmlosen Aufgaben zeigt, inwieweit der Jailbreak die kognitiven und praktischen Fähigkeiten des Agenten beeinträchtigt.

Ergebnisse und Erkenntnisse

Die wichtigsten Schlussfolgerungen, die die Autoren auf der Grundlage der AgentHarm-Bewertung zogen:

1. Selbst führende Modelle stimmen oft offenkundig illegalen Anfragen ohne jeden Jailbreak zu. Die eingebauten Inhaltsfilter arbeiten unzuverlässig: LLM-Agenten versuchen häufig, den schädlichen Auftrag eines Benutzers auszuführen, anstatt ihn abzulehnen.
2. Einfache, universelle „Jailbreak“-Prompts umgehen effektiv den Schutz der Modelle. Eine speziell gestaltete Zeichenkette, die der Benutzeranfrage hinzugefügt wird, kann die standardmäßigen ablehnenden Antworten unterdrücken. Selbst leistungsstarke aktuelle Modelle geben einem solchen Angriff nach und beginnen, schädlichen Anweisungen ungehindert zu folgen.
3. Gejailbreakte Agenten behalten ihre funktionalen Fähigkeiten bei und führen gefährliche Aktionen konsequent aus. Nach dem Jailbreak können die Modelle zusammenhängende, mehrstufige schädliche Operationen durchführen und stehen dabei in Bezug auf ihre Fähigkeiten dem normalen Betriebsmodus kaum nach. Mit anderen Worten, der Angriff beseitigt die ethischen Beschränkungen des Modells, nicht aber seine Fähigkeit, Aufgaben zu planen und zu lösen.

Die praktischen Ergebnisse bestätigten diese Feststellungen quantitativ. Ohne jegliche Angriffe führten viele Modelle einen überraschend großen Teil der gefährlichen Aufgaben aus. So bewältigte OpenAIs GPT-4 (in der Standardkonfiguration) etwa die Hälfte der AgentHarm-Szenarien erfolgreich und lehnte nur ~49 % der eindeutig schädlichen Anfragen ab. Das Modell Claude 3.5 von Anthropic zeigte anfangs eine deutlich strengere Moderation: Es lehnte ~85 % der verbotenen Anfragen ab und führte nur etwa 13,5 % der Aufgaben aus. Im Gegensatz dazu kannte das Modell Mistral Large 2 praktisch keine Ablehnungen (nur ~1 % Ablehnungen) und führte über 82 % der schädlichen Aufgaben erfolgreich aus. Diese Zahlen deuten darauf hin, dass die aktuellen Methoden des „bestärkenden Lernens durch menschliches Feedback“ (RLHF) und andere Alignment-Maßnahmen, die in proprietären Systemen eingesetzt werden, gefährliches Verhalten nicht vollständig verhindern, insbesondere im Agentenmodus.

Die Anwendung eines universellen Jailbreak-Prompts erhöhte den Anteil der ausgeführten schädlichen Aktionen bei allen Modellen drastisch. Beispielsweise stieg bei GPT-4 der Harm Score nach dem Angriff von ~48 % auf ~73 %, was bedeutet, dass das Modell fast drei Viertel der verbotenen Aufgaben erledigte; die Ablehnungsrate sank dabei auf ~14 %. Bei Claude 3.5 stieg der Anteil der ausgeführten schädlichen Anfragen ähnlich von etwa 13,5 % auf 68,7 %, während die Ablehnungsrate von ~85 % auf ~17 % fiel. Besonders aufschlussreich ist das Beispiel von Google Gemini: Bei einer der Versionen dieses Modells sank die Ablehnungsrate durch den Angriff von ~78 % auf nur ~3,5 %, was eine nahezu vollständige Aufhebung der Filterbeschränkungen demonstrierte. Somit konnten die Modelle selbst in Fällen, in denen sie ohne Angriff den Benutzer häufiger abwiesen, durch das einfache Hinzufügen eines speziellen Hinweises den Großteil der schädlichen Aufgaben ungehindert lösen.

Wichtig ist, dass der Jailbreak die Fähigkeit der Agenten zur Aufgabenlösung praktisch nicht beeinträchtigte. Die Autoren verglichen den Erfolg der Modelle in schädlichen Szenarien (bei minimalen Ablehnungen) mit ihrem Erfolg bei analogen, ungefährlichen Aufgaben. Es zeigte sich, dass die Werte nahezu übereinstimmen. Beispielsweise betrug bei Claude 3.5 nach dem Jailbreak die durchschnittliche Erfolgsquote bei der Ausführung komplexer, mehrstufiger Missionen ~81,9 %, was mit ihrem Ergebnis von ~82 % bei den harmlosen Versionen derselben Aufgaben vergleichbar ist. Bei GPT-4 war es ähnlich: Bei fast vollständiger Abwesenheit von Ablehnungen erreichte seine Erfolgsquote bei schädlichen Aufgaben ~84,2 %, was praktisch dem Wert bei ungefährlichen Aufgaben (~84 %) entsprach. Anders ausgedrückt, die Aufhebung der Beschränkungen macht das Modell nicht „dümmer“ und hindert es nicht an der Nutzung von Werkzeugen – der Agent beginnt einfach, seine vollen Fähigkeiten auf Kosten der Sicherheit einzusetzen. Diese Schlussfolgerung unterstreicht, dass die Risiken des Missbrauchs gerade bei den leistungsstärksten LLMs am größten sind, da diese nach einem Jailbreak in der Lage sind, eine gefährliche Anforderung mit hoher Effizienz zu erfüllen.

Bedeutung und Anwendung

Die AgentHarm-Studie hat schwerwiegende Probleme bei den aktuellen Ansätzen zur sicheren Integration von LLMs in Agenten aufgedeckt. Es wurde gezeigt, dass Sicherheitsmaßnahmen, die im Chatbot-Modus wirksam sind, keinen Schutz bei mehrstufigen Aufgaben mit Werkzeugnutzung garantieren. Selbst Modelle, die als relativ zuverlässig „aligned“ galten (z. B. Claude), sind für einfache Umgehungsmanöver leicht anfällig und können daher nicht vollständig vertrauenswürdig sein, wenn sie potenziell gefährliche Aktionen autonom ausführen. Die Autoren der Arbeit betonen die Notwendigkeit, fortschrittlichere Sicherheitsprotokolle und Trainingsmethoden für Modelle zu entwickeln. Insbesondere muss vor der breiten Einführung von LLM-Agenten in kritischen Bereichen sichergestellt werden, dass sie widerstandsfähig gegenüber schädlichen Eingaben sind und die Fähigkeit besitzen, die Ausführung eindeutig illegaler Befehle zu verweigern.

Der AgentHarm-Benchmark wurde öffentlich zugänglich gemacht und ist für weiterführende Forschungen im Bereich der KI-Sicherheit bestimmt. Die Aufgabensammlung ist auf der Plattform Hugging Face verfügbar, was Entwicklern ermöglicht, ihre Modelle und Schutzmethoden an einem einheitlichen Satz schädlicher Szenarien zu testen. Dabei wurde ein Teil der Aufgaben unveröffentlicht (verborgen) gelassen, um sie für eine unabhängige Bewertung neuer Modelle in der Zukunft zu nutzen und zu verhindern, dass der Inhalt des Benchmarks in die Trainingsdaten großer Modelle einfließt. Somit dient AgentHarm als wichtiges Werkzeug zur objektiven Messung der Risiken, die mit LLM-Agenten verbunden sind, und fördert die Entwicklung zuverlässigerer Methoden zur Abwehr böswilliger Angriffe in Systemen der künstlichen Intelligenz.

Weblinks

• Originalartikel zu AgentHarm (arXiv)
• Artikel über AgentHarm auf der Website von Gray Swan AI
• Seite des AgentHarm-Datensatzes auf Hugging Face
• Übersicht zu AgentHarm auf GitHub der britischen Regierung
• Übersicht zu AgentHarm auf Emergent Mind

Literatur

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