เจาะลึกโปรเจกต์ PHAGE: ตัวเลขสะท้อนพฤติกรรม AI Agent
นักพัฒนาแชร์เบื้องหลังโปรเจกต์ PHAGE ระบบภูมิคุ้มกันสำหรับ AI Agent เผยตัวเลขความต่างจากการเปลี่ยน System Prompt ที่ส่งผลต่ออัตราการปฏิเสธงาน
ภาพประกอบจากคลังภาพสต็อก ไม่ใช่ภาพจากเหตุการณ์จริง
- นักพัฒนาสร้าง PHAGE ระบบภูมิคุ้มกันสำหรับ AI Agent ในช่วงเดือนสิงหาคมที่ผ่านมา
- การเปลี่ยน System Prompt จากแบบทั่วไปเป็นแบบระบุชัดเจน ทำให้อัตราการปฏิเสธงานกระโดดจาก 1 ครั้งพุ่งสูงถึง 50 ครั้งจาก 70 ครั้ง
- ระบบประกอบด้วย 5 ส่วนหลักทำงานบน Google Agent Development Kit และใช้ Gemini 3.5 Flash
- ผลการทดสอบการค้นหาความคล้ายคลึงทำคะแนน AUC ได้สูงถึง 0.9727 แต่ยังมีจุดอ่อนเรื่องอัตราการแจ้งเตือนเท็จ
ในเดือนสิงหาคมที่ผ่านมา ผู้พัฒนาได้ใช้เวลาสร้างโปรเจกต์ที่มีชื่อว่า PHAGE ซึ่งทำหน้าที่เป็นระบบภูมิคุ้มกันสำหรับกลุ่ม AI Agent (AI Agent Fleets) โดยระบบนี้จะทำหน้าที่เสมือนการฉีดวัคซีน ด้วยการสร้างชุดข้อมูลโจมตีแบบ Prompt-injection ทดสอบกับเอเจนต์ของตัวเอง ตรวจสอบผลลัพธ์ เพิกถอนเครื่องมือที่ถูกละเมิด และบันทึกรูปแบบลายเซ็นไว้เพื่อป้องกันการโจมตีในรูปแบบที่กลายพันธุ์ไป
อย่างไรก็ตาม ตัวเลขที่น่าสนใจที่สุดกลับไม่ใช่เรื่องของระบบภูมิคุ้มกันโดยตรง แต่เป็นตัวเลขสัดส่วน 1 ต่อ 70 เทียบกับ 50 ต่อ 70 ซึ่งเป็นการวัดผลว่าการปรับเปลี่ยนคำสั่งใน System Prompt ส่งผลต่อการยินยอมช่วยเหลือของโมเดล AI มากน้อยเพียงใด โดยคอมโพเนนต์ที่ทำหน้าที่สร้างการโจมตีภายใน PHAGE มีชื่อว่า VACCINATOR ซึ่งใช้โมเดล Gemini 3.5 Flash ในการปรับแต่งเพย์โหลดให้เข้ากับเป้าหมายเฉพาะตัว
ภาพประกอบจากคลังภาพสต็อก ไม่ใช่ภาพจากเหตุการณ์จริง
ระหว่างการพัฒนา ผู้พัฒนาได้เขียน System Prompt ของ VACCINATOR ใหม่เพื่อให้ระบุงานได้แม่นยำขึ้น โดยบอกตรงๆ ว่าผลลัพธ์จะถูกยิงไปยังเอเจนต์จริงๆ ส่งผลให้อัตราการปฏิเสธงานพุ่งสูงขึ้นอย่างมาก เมื่อกลับมาวัดผลอย่างจริงจังโดยใช้เมทริกซ์การทดสอบ 2 รูปแบบ ด้วยอุณหภูมิ 0.7 และทำซ้ำ 10 ครั้งต่อรูปแบบ รวมทั้งหมด 140 การเรียกใช้งาน ใช้เวลาประมาณ 28 นาที ได้ผลลัพธ์ดังนี้
ผลลัพธ์แสดงให้เห็นว่า Wording ที่ใช้มีความสำคัญอย่างมาก โดย Wording เดิมมีอัตราการปฏิเสธอยู่ที่ 1 ครั้งจาก 70 ครั้ง (คิดเป็น 0.014) ในขณะที่ Wording ที่แม่นยำขึ้นมีอัตราการปฏิเสธสูงถึง 50 ครั้งจาก 70 ครั้ง (คิดเป็น 0.714) แต่สิ่งที่น่าประหลาดใจคือผลลัพธ์ไม่ได้กระจายตัวเป็นเรตทั่วไป แต่เป็นแบบเด็ดขาด (Categorical) โดยจากรูปแบบการโจมตีทั้งหมด 7 แบบ มี 5 แบบที่ปฏิเสธ 10 ครั้งจาก 10 ครั้ง และอีก 2 แบบที่ไม่ปฏิเสธเลยแม้แต่ครั้งเดียว
"Everything that asks the target agent to send something, write something, or leak something flips. Everything that only asks it to behave differently does not."
ผู้พัฒนาโปรเจกต์ PHAGE
การค้นพบนี้สะท้อนให้เห็นว่าโมเดลภาษาขนาดใหญ่ (LLM) อาจไม่ได้ประเมินจากงานที่สั่งตรงๆ แต่กำลังประเมินจาก 'ผลลัพธ์ที่ตามมา' (Consequence) ที่ถูกระบุไว้ในข้อความ การเปลี่ยนคำสั่งจึงเหมือนเป็นการดึงผลลัพธ์นั้นออกมาให้โมเดลมองเห็นชัดเจนขึ้น ซึ่งเป็นประเด็นที่นักพัฒนา AI ควรให้ความสนใจเพิ่มเติมในการออกแบบ System Prompt
สำหรับสถาปัตยกรรมเบื้องหลังของ PHAGE ประกอบด้วย 5 ส่วนหลักที่ทำงานในกระบวนการท้องถิ่นด้วย Python บน Google Agent Development Kit ได้แก่ MARROW (ตัวประสานงานกลุ่ม), VACCINATOR (ผู้สร้างเพย์โหลด), ARCHIVIST (หน่วยความจำเชิงความหมายผ่าน Vertex AI Agent Engine's Memory Bank), SENTINEL (ตัวอ่านสแปน OpenTelemetry), และ MACROPHAGE (ตัวเพิกถอนเครื่องมือที่ถูกละเมิด)
ในส่วนของการทดสอบความสามารถในการค้นหาความคล้ายคลึงเพื่อตรวจจับการกลายพันธุ์ของการโจมตี ได้ใช้การทดสอบแบบพับทบ (Cross-validation) 8 ส่วน ได้ค่า AUC อยู่ที่ 0.9727 โดยมีอัตราการตรวจจับจริง 1.00 และอัตราการแจ้งเตือนเท็จ 0.1833 ที่เกณฑ์การตัดสิน 0.95 ซึ่งผู้พัฒนาชี้ว่าอัตราการแจ้งเตือนเท็จ (False Positive Rate) ที่มีถึง 11 จาก 60 กรณี ยังเป็นจุดอ่อนที่ต้องพัฒนาต่อก่อนนำไปใช้งานจริงในระดับโปรดักชัน
ที่มา: Dev.to
พบข้อมูลผิดพลาดในบทความนี้? แจ้งปัญหาบทความนี้
ความคิดเห็น
แสดงความคิดเห็น