本研究は、LLM（大規模言語モデル）を基にしたマルチエージェントシステム（MAS）の腐敗攻撃に対する監視方法を提案しています。MASは、複雑なコミュニケーションプロセスを持ち、信頼性の問題が懸念されています。従来の防御策は静的グラフに依存しているため、動的な攻撃に対処するのが難しいとされていました。提案された方法は、MASのグラフ構造を動的に監視し、攻撃を識別して通信トポロジーをリアルタイムで調整することで、悪意のある通信の遮断や動的な攻撃に対する効果的な防御を実現しています。実験により、このアプローチが従来の防御メカニズムよりも優れた性能を持つことが示され、MASの信頼できるアプリケーションへの貢献が期待されます。