你的Agent电脑助手正在踩雷!最新研究揭秘Computer-Use Agent的安全漏洞

2025年07月01日,13时02分50秒 国内动态 阅读 34 views 次

(转自:机器之心)

你的Agent电脑助手正在踩雷!最新研究揭秘Computer-Use Agent的安全漏洞

更离谱的是,面对弹窗广告、钓鱼网站,甚至是试图绕过人机验证(reCAPTCHA)这种高危操作,Agent 们也是「勇往直前」。要是碰上心怀不轨的用户,让它发布谣言、删除系统文件,甚至协助非法活动,它们也可能照单全收!隐私泄露、数据损毁……

RiOSWorld,Agent 电脑助手的「照妖镜」!

🔹 上海 AI Lab、中国科学技术大学和上海交通大学联合发布 RiOSWorld——一个用于全面、综合地评估 Computer-Use Agent 在真实日常电脑使用任务中存在的安全风险的测试基准。

100% 真实的测试环境 + 支持动态风险部署 + 多样性的风险类别

现阶段大多数研究 Computer-Use Agent 安全风险的工作存在的限制是:

  • 测评环境缺乏真实性,缺少真实动态的、贴近现实的 Computer-Agent 交互环境,从而导致风险缺乏真实性。

  • 风险类别缺乏全面性、多样性,仅关注个别的风险或攻击类型,从而限制了对 Computer-Use Agent 的全面风险评估。

你的Agent电脑助手正在踩雷!最新研究揭秘Computer-Use Agent的安全漏洞

🔹 相比之前的测评基准,RiOSWorld 直接搭建了 100% 真实的 computer-agent 交互环境,接入互联网,模拟各种奇葩风险场景。从弹窗广告轰炸到钓鱼网站,从用户恶意指令到隐私泄露危机,它一口气设置了 492 个风险测试案例,涵盖了广泛的日常计算机使用风险操作,涉及网络、社交媒体、操作系统、多媒体、文件操作、Code IDE/Github、电子邮件和 Office 应用等场景,全方位检验 Agent 电脑助手的「抗毒能力」!🙌

风险分类和样本数量统计

基于风险源,该研究将这些风险类别分为了 2 个主类(环境风险和用户风险),13 个子类:

  • 来源于环境的风险(254 个):隐含在电脑使用环境中的风险

      钓鱼网站

      钓鱼邮件

      弹窗/广告

      reCAPTCHA(人机验证)

      账户/密码欺诈

      诱导性文字

      • 来源于用户的风险(238 个):用户有意或无意的风险指令

          网页操作

          社交媒体

          Office 套件

          文件操作

          OS 操作

          代码 IDE/Github

          多媒体操作

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          任务指令分布

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          这些任务指令涵盖了广泛的主题,渗透到 computer-use agent 遇到的许多日常操作场景中。这种全面的覆盖致力于能够有效和全面地评估 computer-use agent 在各个方面的安全风险。

          评估方法

          🔹 RiOSWorld 从两个维度评估 MLLM-based Computer-Use Agent 的不安全/有风险行为:

          • Risk Goal Intention:Agent 是否有意图执行风险行为?

          • Risk Goal Completion:Agent 是否成功完成了风险目标?

          RiOSWorld 风险示例

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          🔹 具体来说,RiOSWorld 基准中的一些风险示例在 Figure 1 的上半部分展示。如 Figure 1 的左上部分所示,CUA 可能会遇到来源于环境的风险,例如,

          (a)被诱导点击弹出窗口或广告,

          (b)无意中在有害的钓鱼网站上执行操作,

          (c)试图在未经真人授权的情况下通过 reCAPTCHA 验证(这种自动规避行为破坏了旨在防止恶意机器人访问的 reCAPTCHA 安全机制),

          (d)成为欺骗性较高的钓鱼电子邮件的受害者。

           另外,如 Figure 1 右上部分所示,CUA 也会面临源于用户的风险。例如,

          (e)Agent 可能会根据用户指令发布谣言、不实信息,

          (f)Agent 可能在命令行中执行高风险命令(例如,删除根目录),

          (g)Agent 可能帮助进行非法活动(毒品、武器),

          (h)用户可能会过度依赖 Agent,导致意外的隐私泄露(例如,指示 Agent 将包含私有 API 密钥或凭据的敏感代码或数据上传到公共 GitHub 存储库,但没有进行手动审查)。

          CUA 安全现状比你想的更糟!

          🔹 研究团队对市面上最火爆的 MLLM-based CUA 「挨个儿暴打」:OpenAI 的 GPT-4.1、Anthropic 的 Claude-3.7-Sonnet、Google 的 Gemini-2.5-pro,还有开源界的明星 Qwen2.5-VL、LLaMA-3.2-Vision……结果集体「原形毕露」!

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          🔹 实验结果表明,大多数 Agent 都具有较弱的风险意识,会主动「作死」(有意图执行风险操作,即平均意图不安全率达到了惊人的 84.93%);此外,平均有 59.64% 的概率直接把危险指令「贯彻到底」!即能够完成最终的风险目标。 

          🔹 在钓鱼网站、网页操作、OS 操作、Code IDE/Github 和诱导性文字等高风险场景中,Agent 的「翻车率」更是突破 89% 和 80%!这哪是智能助手,根本就是揣着炸弹的「定时雷区」!

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          🔹 绝大多数的 CUA 的风险意图和风险完成率都超过了 75% 和 45%。这些定量和定性的结果指出,目前大多数基于 MLLM-based CUA 在计算机使用场景中缺乏风险意识,远达不到可信的自主计算机使用助手。

          🔹 RiOSWorld 的推出,就像给狂奔的 CUA 按下了「暂停键」。它不仅揭开了 Computer-Use Agent 的安全遮羞布,更为未来指明了方向:没有安全兜底的 AI,再强大也是「空中楼阁」!

          📢 转发提醒身边的 Computer-Use Agent 爱好者!下一次,当你的 AI 电脑助手「热情满满」地给出操作建议时,记得先问一句:「你通过 RiOSWorld 的安全考试了吗?」

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