LCGuard는 다중 에이전트 시스템에서 안전한 KV 기반 잠재적 통신을 위한 프레임워크입니다. KV 캐시를 통해 민감한 정보가 유출될 수 있다는 문제점을 해결합니다. LCGuard는 에이전트 간 캐시 아티팩트 전송 전에 표현 수준의 변환을 학습하여 정보 유출을 줄입니다. 실험 결과, LCGuard는 정보 유출을 줄이고 공격 성공률을 낮추면서도 기존 방식과 비슷한 성능을 유지합니다.
KV 캐시는 중간 추론 상태와 에이전트별 정보를 담고 있어 잠재적인 정보 유출 통로가 될 수 있습니다. LCGuard는 이러한 잠재적 통로를 보호하기 위해 표현 수준의 변환을 학습하여 민감한 정보 복구를 어렵게 만듭니다.
LCGuard는 적대적 훈련 방식을 사용합니다. 공격자는 민감한 입력을 복구하려 하고, LCGuard는 작업 관련 의미를 보존하면서 복구 불가능한 정보로 변환합니다.
다양한 모델 패밀리와 다중 에이전트 벤치마크에서 LCGuard는 정보 유출을 줄이고 공격 성공률을 낮추는 효과를 보였습니다.