多智能体交易系统对抗攻击实证研究

论文《Poisoning Agentic Alpha》作者发布研究，首次在金融领域系统实证考察对抗信号如何进入 LLM 多智能体交易系统，以及这些信号能否存活并改变最终交易决策。 研究考察两类无需接触模型内部的对手动，一类是低成本数据对手，在网页来源中植入被操纵的内容；另一类是被攻陷的智能体对手，直接篡改某个智能体的提示词。实验使用模型训练截止日期之后的数据，覆盖五种资产和两个目标交易方向。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。