في عالم الذكاء الاصطناعي، تعتبر أنظمة الوكلاء المتعددة (Multi-Agent Systems - MAS) واحدة من أبرز الحلول للتعامل مع المهام المعقدة عبر التعاون بين الوكلاء. ولكن، على الرغم من الفوائد الكبيرة لهذه الأنظمة، إلا أن طبيعتها المعتمدة على التواصل يمكن أن تؤدي إلى تفشي المخاطر الأمنية، الأمر الذي قد يؤدي إلى فشل النظام بأكمله.

تقليديًا، تعتمد الدفاعات الحالية على هذه الأنظمة على ردود الفعل بعد حدوث الهجوم، حيث يتم اكتشاف العوامل الضارة وعزلها. ومع ذلك، هذه الاستراتيجية قد تؤدي إلى أضرار لا يمكن إصلاحها وتفقد فعالية التعاون بين الوكلاء.

تسعى SAIGuard، وهي إطار دفاعي مبتكر، إلى تجاوز هذه المشكلة من خلال تقديم نظام دفاعي استباقي. يقوم SAIGuard بمراقبة وتحليل حالة الاتصالات عبر رسوم تخطيط التفاعل بين الوكلاء. يقوم النظام بتقدير تأثير الرسائل الواردة على حالة الوكلاء المحلية وكذلك على الحالة العامة للأنظمة. من خلال تحليل الانحرافات في أنماط التواصل التقليدية، يمكن للنظام الكشف عن الرسائل المريبة.

بدلاً من عزل الوكلاء المتضررين، يعمل SAIGuard على تنقية أو تجديد الرسائل المشبوهة قبل انتشارها في النظام. التجارب التي أجريت على تكوينات وهجمات متعددة أظهرت أن SAIGuard يقلل من معدلات نجاح الهجمات بينما يحافظ على فعالية أنظمة الوكلاء، متفوقًا بذلك على الدفاعات التقليدية.