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Information Security, ethics, and Integrity in LLM Agent Interaction

Journal of Information Security 2025年第1期16卷 184-196页

作者： Ying-Jung Chen Vijay K. Madisetti College of Computing Georgia Institute of Technology Atlanta GA USA School of Cybersecurity & Privacy Georgia Institute of Technology Atlanta GA USA

This study addresses security and ethical challenges in LLM-based Multi-Agent Systems, as exemplified in a blockchain fraud detection case study. Leveraging blockchain’s secure architecture, the framework involves specialized LLM Agents—ContractMining, Investigative, ethics, and PerformanceMonitor, coordinated by a ManagerAgent. Baseline LLM models achieved 30% accuracy with a threshold method and 94% accuracy with a random-forest method. The Claude 3.5-powered LLM system reached an accuracy of 92%. Ethical evaluations revealed biases, highlighting the need for fairness-focused refinements. Our approach aims to develop trustworthy and reliable networks of agents capable of functioning even in adversarial environments. To our knowledge, no existing systems employ ethical LLM agents specifically designed to detect fraud, making this a novel contribution. Future work will focus on refining ethical frameworks, scaling the system, and benchmarking it against traditional methods to establish a robust, adaptable, and ethically grounded solution for blockchain fraud detection.

关键词： Multi LLM Agents Systems Blockchain Cooperative Interactions Fraud Detection ethics and safety

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