Торговые агенты на базе ИИ: насколько им можно доверять?

от

Автор: Денис Аветисян

Новое исследование выявило серьезные уязвимости в системах автоматической торговли, управляемых большими языковыми моделями, ставя под сомнение их надежность и предсказуемость.

☕️

Читаем отчёты, пьём кофе, ждём дивиденды. Если тебе надоел хайп и ты ищешь скучную, но стабильную гавань — добро пожаловать.

Бесплатный Телеграм канал
Торговый агент на основе больших языковых моделей подвержен специфическим уязвимостям, связанным с его основными компонентами, что порождает потенциальные риски, требующие разработки соответствующих мер по их смягчению.
Торговый агент на основе больших языковых моделей подвержен специфическим уязвимостям, связанным с его основными компонентами, что порождает потенциальные риски, требующие разработки соответствующих мер по их смягчению.

Представлен TradeTrap — фреймворк для систематической оценки надежности торговых агентов на базе ИИ при различных типах атак, выявляющий значительные недостатки в анализе рынка, разработке стратегий и управлении портфелем.

Несмотря на растущую популярность автономных торговых агентов на базе больших языковых моделей, их надежность и устойчивость к преднамеренным воздействиям остаются малоизученными. В работе ‘TradeTrap: Are LLM-based Trading Agents Truly Reliable and Faithful?’ предложен унифицированный фреймворк TradeTrap для систематического стресс-тестирования как адаптивных, так и процедурных агентов, выявляющий уязвимости в ключевых компонентах — от анализа рынка до исполнения сделок. Эксперименты показали, что даже незначительные возмущения способны приводить к концентрации рисков и существенным потерям капитала у обоих типов агентов. Можно ли разработать надежные механизмы защиты, обеспечивающие стабильную работу автономных торговых систем в реальных финансовых условиях?

В погоне за прибылью: как LLM меняют правила игры на финансовых рынках

На финансовых рынках наблюдается стремительный рост влияния торговых агентов, основанных на больших языковых моделях (LLM). Эти агенты, обладая способностью к автоматизации сложных процессов принятия решений, представляют собой качественно новый инструмент для трейдеров и инвестиционных компаний. В отличие от традиционных алгоритмических систем, LLM способны анализировать неструктурированные данные — новостные ленты, социальные сети, отчеты компаний — и извлекать из них ценную информацию, влияющую на рыночную конъюнктуру. Это позволяет им адаптироваться к меняющимся условиям и выявлять торговые возможности, которые могут быть упущены при использовании более жестких, заранее заданных правил. В результате, LLM-агенты демонстрируют потенциал для повышения эффективности торговли, снижения рисков и улучшения результатов инвестирования, что делает их все более востребованными на современном финансовом рынке.

Эффективная работа торговых агентов, основанных на больших языковых моделях, невозможна без четкой организации нескольких ключевых компонентов. Прежде всего, необходим сбор и анализ рыночной разведки — обработка огромных объемов данных для выявления трендов и сигналов. Далее следует формулирование стратегии, определяющей правила принятия решений о покупке или продаже активов. Затем, система управления портфелем распределяет капитал между различными активами, оптимизируя соотношение риска и доходности. И, наконец, исполнение сделок — автоматизированная отправка ордеров на биржу — завершает цикл, обеспечивая реализацию принятых решений. Взаимодействие этих компонентов позволяет агентам эффективно адаптироваться к меняющимся условиям рынка и стремиться к достижению поставленных финансовых целей.

Гибкость больших языковых моделей (LLM), являясь их ключевым преимуществом, одновременно порождает новые уязвимости в контексте автоматизированной торговли. Традиционные системы безопасности, ориентированные на защиту от известных паттернов атак и заранее определенных угроз, оказываются неэффективными против LLM, способных к адаптации и генерации непредсказуемых действий. Злоумышленники могут использовать возможности LLM для манипулирования входными данными, внедрения вредоносных инструкций или даже изменения логики принятия решений торговым агентом, что потенциально приводит к финансовым потерям и дестабилизации рынка. В отличие от традиционных алгоритмов, LLM не ограничиваются заранее заданными правилами, что делает обнаружение и предотвращение атак значительно сложнее и требует разработки принципиально новых методов защиты, учитывающих способность моделей к обучению и генерации.

Архитектура торговых агентов в TradeTrap включает внешние источники данных, принятие решений на основе запросов, хранение состояния и интерфейсы исполнения, что определяет основные направления атак, рассматриваемые в данной работе.
Архитектура торговых агентов в TradeTrap включает внешние источники данных, принятие решений на основе запросов, хранение состояния и интерфейсы исполнения, что определяет основные направления атак, рассматриваемые в данной работе.

Распознавание слабостей: ландшафт атак на LLM-агентов

Злоумышленники могут манипулировать входными данными агента посредством фальсификации данных, в частности, путем внедрения ложных нарративов в каналы рыночной разведки. Этот тип атаки предполагает внесение недостоверной информации в источники данных, используемые агентом для принятия решений. Внедрение сфабрикованных новостей, отчетов или показателей может привести к ошибочной оценке рыночной ситуации и, как следствие, к неоптимальным или убыточным торговым операциям. Эффективность этой атаки зависит от степени доверия агента к источникам рыночной разведки и отсутствия механизмов проверки достоверности данных.

Атака методом внедрения запроса (Prompt Injection) представляет собой манипулирование входными данными, предоставляемыми агенту, с целью изменения его поведения и влияния на процесс формирования стратегии. Злоумышленник может сформулировать запрос таким образом, чтобы агент интерпретировал его как часть инструкций, а не как данные для обработки, что приводит к несанкционированным действиям или принятию ошибочных решений. Эта техника позволяет обойти встроенные механизмы безопасности и контроля, поскольку агент выполняет команды, встроенные в специально разработанный запрос, что может привести к неверной оценке рыночной ситуации, неоптимальному управлению портфелем или иным нежелательным последствиям в процессе формирования торговой стратегии.

Атаки, направленные на изменение внутреннего состояния агента, такие как подмена данных (State Tampering) и отравление памяти (Memory Poisoning), представляют серьезную угрозу для целостности критически важных операций. Подмена данных подразумевает несанкционированное изменение переменных состояния, используемых агентом для принятия решений, что может привести к ошибочным торговым операциям или неверному управлению портфелем. Отравление памяти, в свою очередь, заключается во внедрении вредоносных данных в память агента, приводя к искажению хранимых данных и, как следствие, к некорректной обработке информации, необходимой для ведения учета активов и транзакций (Portfolio and Ledger Handling). Обе техники могут использоваться как по отдельности, так и в комбинации для достижения максимального эффекта и сокрытия следов атаки.

Взлом инструментов, используемых при исполнении торговых операций (MCP Tool Hijacking), представляет собой угрозу, при которой злоумышленники получают контроль над внешними сервисами и приложениями, задействованными в процессе торговли. Это может включать в себя компрометацию API торговых платформ, систем управления заказами или инструментов анализа рынка. Успешная атака позволяет злоумышленнику манипулировать данными, отправлять ложные ордера или изменять параметры исполнения сделок, что приводит к финансовым потерям и нарушению целостности торговых операций. Для защиты от данной угрозы необходимо применять строгую аутентификацию и авторизацию для доступа к внешним инструментам, регулярно проводить аудит безопасности и использовать зашифрованные каналы связи.

В ходе Fake MCP-атаки оценка портфеля агентом (красная линия) заметно расходится с реальной рыночной стоимостью (синяя линия).
В ходе Fake MCP-атаки оценка портфеля агентом (красная линия) заметно расходится с реальной рыночной стоимостью (синяя линия).

TradeTrap: комплексное стресс-тестирование LLM-агентов

TradeTrap представляет собой новую систему для всестороннего стресс-тестирования торговых агентов на базе больших языковых моделей (LLM) с целью выявления уязвимостей. Фреймворк предназначен для оценки устойчивости агентов к различным типам атак, направленных на эксплуатацию слабых мест в архитектуре и процессе принятия решений. TradeTrap позволяет систематически подвергать агента воздействию смоделированных угроз, что дает возможность разработчикам оценить его поведение в нештатных ситуациях и повысить общую безопасность системы. Особенностью подхода является комплексный охват потенциальных векторов атак, что позволяет выявить и устранить уязвимости до их эксплуатации в реальных торговых операциях.

TradeTrap эмулирует реалистичные сценарии атак на агентов, основанных на больших языковых моделях (LLM), включая фальсификацию данных (Data Fabrication), внедрение команд (Prompt Injection), захват управления инструментами (MCP Tool Hijacking), отравление памяти (Memory Poisoning) и изменение состояния (State Tampering). Фальсификация данных подразумевает предоставление агенту недостоверной информации для оценки его способности к проверке данных. Внедрение команд направлено на манипулирование поведением агента через специально сформированные запросы. Захват управления инструментами предполагает компрометацию внешних инструментов, используемых агентом. Отравление памяти заключается в преднамеренном внесении ошибок в долговременную память агента. Изменение состояния подразумевает несанкционированную модификацию внутренних переменных и параметров агента.

Фреймворк TradeTrap позволяет выявлять уязвимости LLM-агентов, используемых в торговле, путем целенаправленного воздействия на них смоделированных атак. Воздействие включает в себя сценарии, такие как фабрикация данных, инъекции запросов, захват управления инструментами MCP, отравление памяти и изменение состояния. Анализ реакции агента на эти атаки позволяет определить слабые места в его архитектуре и алгоритмах принятия решений. На основе полученных результатов возможно укрепление системы защиты агента и повышение его устойчивости к реальным угрозам, что критически важно для обеспечения надежности и безопасности торговых операций.

Фреймворк TradeTrap предоставляет возможность количественной оценки профиля рисков агента, работающего на основе больших языковых моделей (LLM), в контексте торговых операций. Оценка производится путем систематического тестирования агента на устойчивость к различным типам атак, таким как фабрикация данных и манипуляции с состоянием. Результаты тестирования выражаются в виде метрик, позволяющих определить наиболее уязвимые места агента и приоритезировать необходимые меры по усилению безопасности. На основе этих метрик разработчики могут целенаправленно внедрять улучшения, направленные на снижение вероятности успешных атак и обеспечение стабильной работы агента в реальной торговой среде.

Адаптивный агент демонстрирует стабильную эффективность в чистых условиях и сохраняет конкурентоспособность даже при атаках на позицию, превосходя эталонный индекс QQQ как в чистых, так и в сложных сценариях.
Адаптивный агент демонстрирует стабильную эффективность в чистых условиях и сохраняет конкурентоспособность даже при атаках на позицию, превосходя эталонный индекс QQQ как в чистых, так и в сложных сценариях.

Адаптивные агенты и продвинутые сценарии атак: цена гибкости

Переход от фиксированных процедурных агентов к адаптивным значительно усложняет системы, однако одновременно повышает их устойчивость к непредсказуемым изменениям рыночной конъюнктуры. В отличие от своих предшественников, адаптивные агенты способны обучаться на данных и корректировать стратегии в режиме реального времени, что позволяет им более эффективно реагировать на новые ситуации и снижать риски, связанные с внезапными колебаниями цен или изменениями в поведении других участников рынка. Такая гибкость особенно важна в современных финансовых системах, характеризующихся высокой волатильностью и сложными взаимосвязями, где статические алгоритмы могут быстро устареть и привести к убыткам. Увеличение сложности, связанное с внедрением адаптивных агентов, компенсируется повышенной надежностью и способностью к долгосрочной адаптации, что делает их перспективным направлением развития торговых систем.

Несмотря на способность адаптивных агентов к обучению и корректировке стратегий, они остаются уязвимыми перед продуманными атаками, в частности, перед так называемой «ловушкой волатильности». Данный сценарий предполагает искусственно создаваемое падение цен на активы, за которым следует быстрый отскок. Цель злоумышленника — спровоцировать ошибочные решения у агента, основанные на неверной интерпретации рыночной ситуации. Агент, стремясь извлечь выгоду из кажущегося восстановления, может совершить сделки, приводящие к значительным убыткам, поскольку падение цен было не отражением реальных рыночных тенденций, а манипуляцией. Такие атаки демонстрируют, что даже интеллектуальные агенты нуждаются в надежной защите от преднамеренных манипуляций и требуют тщательного тестирования в смоделированных стрессовых ситуациях.

Оценка производительности агента с использованием таких метрик, как общая доходность, коэффициент Шарпа и максимальная просадка, имеет решающее значение для понимания его эффективности с учетом риска. Исследования показали, что коэффициент Шарпа может снижаться до 0,29 под воздействием неблагоприятных атак, что существенно влияет на прибыльность. Это указывает на то, что даже при высокой общей доходности, риски, связанные с волатильностью и потенциальными манипуляциями, могут значительно снизить привлекательность агента для инвесторов. Анализ максимальной просадки позволяет оценить потенциальные потери капитала в неблагоприятных сценариях, а коэффициент Шарпа — соотношение между полученной прибылью и принятым риском, что является ключевым показателем для оценки эффективности инвестиционных стратегий.

Исследования показали, что даже самые продвинутые агенты, управляемые большими языковыми моделями, крайне уязвимы к целенаправленным атакам на их память и состояние. В частности, при воздействии, известном как «отравление памяти», годовая доходность агента может снизиться до $25.36\%$. Еще более серьезные последствия наблюдаются при манипулировании состоянием агента — в этом случае максимальная просадка, отражающая потенциальные потери капитала, возрастает до $91.97\%$. Эти данные подчеркивают существенный риск потери инвестиций и необходимость разработки надежных механизмов защиты от подобных атак, направленных на компрометацию ключевых компонентов принятия решений агентом.

Проактивное тестирование, осуществляемое с использованием специализированных фреймворков, таких как TradeTrap, представляется критически важным для снижения рисков, связанных с развертыванием торговых агентов на основе больших языковых моделей (LLM), и формирования доверия к их функционированию. Исследования показали, что при целенаправленном воздействии, таком как «отравление памяти», коэффициент Кальмара ($Calmar Ratio$) может снижаться до $7.45$, что свидетельствует о значительном ухудшении эффективности управления рисками. Более того, при манипулировании состоянием агента наблюдается резкий скачок волатильности, достигающий $889.61\%$, что указывает на существенный потенциал для убытков. Внедрение подобных инструментов тестирования позволяет выявить уязвимости и обеспечить более надежную и предсказуемую работу LLM-агентов в реальных рыночных условиях.

Агент, использующий адаптивную стратегию, демонстрирует устойчивую траекторию движения даже при преднамеренных изменениях состояния.
Агент, использующий адаптивную стратегию, демонстрирует устойчивую траекторию движения даже при преднамеренных изменениях состояния.

Исследование демонстрирует, что даже самые передовые LLM-агенты, претендующие на революцию в трейдинге, оказываются уязвимы перед тщательно продуманными атаками. Авторы TradeTrap наглядно показали, как легко манипулировать рыночной информацией и стратегиями, заставляя агентов принимать нерациональные решения. Кен Томпсон однажды заметил: «Всегда есть способ сломать элегантную теорию». И TradeTrap — яркое тому подтверждение. Неважно, насколько изящна архитектура агента, всегда найдется уязвимость, которую можно эксплуатировать, особенно когда речь идет о реальных финансовых рынках, где ставки высоки, а противники не дремлют. Иначе говоря, это не про «искусственный интеллект», а про «искусственную уверенность».

Что дальше?

Представленный фреймворк TradeTrap, как и любой инструмент, лишь отсрочивает неизбежное. Он выявляет уязвимости в агентах на основе больших языковых моделей, но не устраняет фундаментальную проблему: доверие к системам, которые мы сами же усложнили. Каждый новый слой абстракции, обещающий упростить торговлю, неизбежно добавляет новые векторы атак, о которых разработчики даже не подозревают. И пусть сейчас мы говорим об уязвимостях в формировании стратегий или управлении портфелем, завтра найдется способ сломать даже самые «надежные» модели.

Будущие исследования, вероятно, сосредоточатся на разработке «самовосстанавливающихся» агентов, способных обнаруживать и нейтрализовать атаки в реальном времени. Однако, это лишь гонка вооружений, в которой злоумышленники всегда будут на шаг впереди. Более реалистичным подходом представляется создание систем мониторинга и аудита, способных выявлять аномальное поведение агентов, но даже они не гарантируют полной защиты. Ведь документация — это миф, созданный менеджерами, а реальное поведение системы всегда отличается от задуманного.

В конечном итоге, необходимо признать, что полная надежность в финансовой торговле — это иллюзия. Наша CI — это храм, в котором мы молимся, чтобы ничего не сломалось, но рано или поздно молитвы перестают работать. Задача исследователей — не создать идеального агента, а разработать инструменты, позволяющие минимизировать риски и смягчить последствия неизбежных ошибок.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2512.02261.pdf

Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/

Смотрите также:

2025-12-03 16:04