Privacy-Enhancing Paradigms within Federated Multi-Agent Systems
作者: Zitong Shi, Guancheng Wan, Wenke Huang, Guibin Zhang, Jiawei Shao, Mang Ye, Carl Yang
发布时间: 2025-03-13
来源: arxiv
研究方向: 隐私增强的联邦多智能体系统（Federated Multi-Agent Systems, FMAS）
主要内容
本文针对基于大型语言模型（LLM）的多智能体系统（MAS）在敏感领域的隐私保护挑战，提出了联邦MAS的概念，并介绍了与传统联邦学习（FL）的区别。针对异构隐私协议、多方对话结构差异和动态对话网络结构等关键挑战，提出了嵌入式隐私增强智能体（EPEAgents）解决方案，通过最小化数据流，确保仅共享与任务相关的智能体特定信息。
主要贡献
1. 提出了联邦MAS的概念，并强调了其与传统FL的关键区别。
2. 识别了开发FMAS的关键挑战，包括异构隐私协议、多方对话结构差异和动态对话网络结构。
3. 提出了EPEAgents解决方案，该方案无缝集成到RAG阶段和上下文检索阶段，有效增强隐私保护并保持系统性能。
4. 设计和生成了一个综合数据集来评估所提出的范式。
5. 通过实验证明了EPEAgents在保持系统性能的同时，有效地增强了隐私保护。
研究方法
1. 嵌入式隐私增强智能体（EPEAgents）
2. 多智能体系统（MAS）
3. 联邦学习（FL）
4. 检索增强生成（RAG）
5. 上下文检索
6. 多方计算（MPC）
7. 差分隐私
8. 同态加密
实验结果
实验结果表明，EPEAgents在保持系统性能的同时，有效地增强了隐私保护。在金融和医疗领域的数据集上，EPEAgents的隐私保护效果达到了97.62%。
未来工作
未来工作将包括探索更轻量级和专业的模型来替代当前的架构，以及进一步研究实际基准，以更好地评估标签与用户期望之间的对齐。