# Yeni çoklu ajan protokolü prompt enjeksiyon saldırılarını sıfırlıyor

> Araştırmacılar, hiyerarşik yapıda çalışan yapay zekâ ajanlarında dolaylı prompt enjeksiyon saldırılarını önleyen bir iletişim yöntemi olan multi-CaMeL’i tanıttı.

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

James Peters-Gill liderliğindeki bir ekip, ajanların başka ajanları çağırırken güvenilir talimatları güvenilmeyen verilerden ayrı tutan multi-CaMeL protokolünü anlatan makaleyi 6 Ekim 2026’da yayımladı. Yöntem, bir yapay zekâ ajanının gizlenmiş kötü amaçlı komutları izlemesine yol açabilecek dolaylı prompt enjeksiyon saldırılarını önlüyor. Testlerde multi-CaMeL, saldırı başarı oranını %0,0’a düşürdü; tek ajanlı CaMeL’de bu oran %0,2, hiçbir koruma olmadığında ise %12,9 oldu. Protokol performansta küçük bir düşüşe yol açsa da daha büyük dil modelleri kullanıldıkça bu maliyet azalıyor.

## Gerçekler

- multi-CaMeL ile saldırı başarı oranı %0,0’a düşüyor (makale, 6 Ekim 2026)
- Makale 5 Ekim 2026’da gönderildi; yazarlar arasında James Peters-Gill de bulunuyor

## Neden önemli

Araç kullanan yapay zekâ asistanları geliştirenler, ajanlar birlikte çalışırken gizlenmiş kötü amaçlı komutları engellemek için multi-CaMeL’e güvenebilir.

## Kaynaklar ve referanslar

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

Son güncelleme: 2026-10-07