# Neues Multi-Agent-Protokoll senkt Prompt-Injection-Angriffe auf null

> Forschende stellen Multi-CaMeL vor: ein Kommunikationsverfahren, das indirekte Prompt-Injection-Angriffe in hierarchischen KI-Agentensystemen verhindert.

Oossa · 2026-10-06 · https://oossa.com/de/new-multi-agent-protocol-cuts-prompt-injection-attacks-to-zero

Ein Team unter der Leitung von James Peters‑Gill hat am 6. Okt. 2026 eine Studie zu Multi-CaMeL veröffentlicht. Das Protokoll hält vertrauenswürdige Anweisungen von nicht vertrauenswürdigen Daten getrennt, wenn Agenten andere Agenten aufrufen. So verhindert es indirekte Prompt-Injection-Angriffe, bei denen ein KI-Agent dazu gebracht werden könnte, versteckte bösartige Anweisungen zu befolgen. In Tests sank die Erfolgsquote solcher Angriffe mit Multi-CaMeL auf 0,0 Prozent. Zum Vergleich: Bei der Einzelagenten-Version CaMeL lag sie bei 0,2 Prozent, ohne Schutz bei 12,9 Prozent. Das Protokoll kostet zwar etwas Leistung, doch dieser Nachteil fällt bei größeren Sprachmodellen geringer aus.

## Die Fakten

- Mit Multi-CaMeL sinkt die Erfolgsquote von Angriffen auf 0,0 Prozent (Studie vom 6. Okt. 2026)
- Studie am 5. Okt. 2026 eingereicht; zu den Autoren zählt James Peters‑Gill

## Warum es wichtig ist

Entwickler von KI-Assistenten, die Tools nutzen, können mit Multi-CaMeL verhindern, dass versteckte bösartige Anweisungen greifen, wenn Agenten zusammenarbeiten.

## Quellen und Referenzen

1. [Can CaMeLs Talk? Securing Multi-Agent Systems Against Indirect Prompt Injection Attacks](https://arxiv.org/abs/2610.05640) – arXiv cs.MA, 2026-10-06
2. [Where Rules End and Judges Begin: Measuring the Judgment Boundary in Multi-Agent Systems Security](https://arxiv.org/abs/2610.07657) – arXiv cs.MA, 2026-10-07

Zuletzt aktualisiert: 2026-10-07