Agent 安全 · 论文

该论文评估了基于大语言模型的 Web 智能体在利用历史交互轨迹进行记忆增强时的安全脆弱性。

WebMirage 是一个面向视觉定位网络智能体的流水线感知端到端红队攻击框架。

论文系统研究了主流 AI 智能体基准评测中的奖励作弊问题，提出了首个针对基准缺陷的自动化红队审计与生成对抗式迭代修补系统 BENCHJACK。

• 定位：论文研究了计算机使用智能体（CUA）中由持久化工件自主生成引发的内部供应链安全风险。
• 核心问题：现代 CUA 依赖自主编写并复用技能等持久工件来扩展能力，若底层模型受到供应链攻陷，可能在良性任务中生成带潜伏载荷的自合成工件，使得恶意行为无需外部新输入即可在后续任务中跨步激活。
• 方法设计：提出 SYNCHAIN 框架，通过面向持久化的定向 SFT，将恶意逻辑潜伏编码在良性工件的结构冗余中；工件被纳入系统扩展状态后，通过状态转移实现严格的延迟激活。
• 核心实验发现：在 OpenClaw、Codex 和 Claude Code 三个框架下，SYNCHAIN 在 Chain-1 无防御设置下取得 97.78%–98.89% 的平均 ASR，在 GuardAgent 下仍保持 87.78%–93.33%；在 Chain-2 取得 72.59% 的平均 ASR，显著优于适配基线 SkillJect 和 DemonAgent。
• 传播边界与衰减：在更长任务链中，受上下文截断和记忆总结等信息瓶颈影响，Chain-4 与 Chain-5 的 ASR 分别回落至 6.67% 与 1.11%，表明跨任务传播存在天然的马尔可夫衰减边界。
• 作者结论与启示：作者认为，持久性改变了智能体的安全边界，传统的单步输入过滤和输出审查无法防御内部工件传递的风险，未来需构建结合工件签名、权限约束与执行轨迹审计的来源感知防御。