近期，斯坦福大学和香港大学的研究人员发表了一篇论文，揭示了当前AI Agent（例如Claude）在安全性方面的一个重大漏洞：它们极其容易受到弹窗攻击的干扰。研究发现，简单的弹窗就能显着降低AI Agent的任务完成率，甚至导致任务完全失败。这引发了人们对AI Agent在实际应用中安全性问题的担忧，尤其是在它们被赋予更多自主权的情况下。
近期，斯坦福大学和香港大学的研究人员发现，当前的AI Agent（如Claude）比人类更容易受到弹窗干扰，甚至在面对简单的弹窗时，它们的表现大幅下降。
根据研究，AI Agent 在实验环境中面对设计好的弹窗时，平均攻击成功率达到86%，并使得任务成功率降低了47%。这一发现引发了对AI Agent 安全性的新关注，尤其是在它们被赋予更多自主执行任务的能力时。
在这项研究中，科学家们设计了一系列对抗性弹窗，目的是测试AI Agent 的反应能力。研究表明，尽管人类可以识别并忽略这些弹窗，但AI Agent 却常常受到诱惑，甚至点击这些恶意弹窗，导致其无法完成原定任务。这一现象不仅使得AI Agent 的表现受到影响，还可能在现实应用中带来安全隐患。
研究团队采用了OSWorld 和VisualWebArena 这两个测试平台，注入设计好的弹窗，并观察AI Agent 的行为。他们发现，所有参与测试的AI 模型都很容易受到攻击。为了评估攻击的效果，研究人员记录了智能体点击弹窗的频率及其任务完成情况，结果显示在攻击情况下，大多数AI Agent 的任务成功率低于10%。
研究还探讨了弹窗设计对攻击成功率的影响。通过使用引人注目的元素和具体的指令，研究人员发现攻击成功率显着提升。尽管他们尝试通过提示AI Agent 忽略弹窗或添加广告标识等措施来抵抗攻击，但效果并不理想。这表明，当前的防御机制对于AI Agent 仍然十分脆弱。
研究的结论强调了在自动化领域需要更先进的防御机制，以提高AI Agent 对恶意软件和诱骗性攻击的抵御能力。研究人员建议通过更详细的指令、提高识别恶意内容的能力以及引入人类监督等方式，来增强AI Agent 的安全性。
论文:
https://arxiv.org/abs/2411.02391
GitHub:
https://github.com/SALT-NLP/PopupAttack
划重点:
AI Agent 在面对弹窗时攻击成功率高达86%，表现低于人类。
研究发现目前的防御措施对AI Agent 几乎无效，安全性亟待提升。
研究提出提高智能体识别恶意内容能力及人类监督等防御建议。
该研究结果对AI Agent的安全性提出了严峻挑战，也为未来AI安全研究指明了方向，即需要开发更有效的防御机制来保护AI Agent免受恶意弹窗等攻击，确保其安全可靠地运行。 后续研究应关注如何提升AI Agent对恶意内容的识别能力，以及如何有效结合人工监督。