COBRA：为计算机使用 Agent 防御分支引导攻击的双 LLM 架构
提出COBRA双LLM架构，防御计算机使用智能体的分支转向攻击
- 论文定位：论文针对计算机使用智能体（CUA）在处理动态网络内容时面临的分支转向攻击，提出了首个系统性评测基准 STEER-Bench 以及结合控制流与数据流防御的系统级架构 COBRA。
- 面临的核心问题：现有的 Dual-LLM 架构通过离线特权规划器提供控制流完整性（CFI），但无法应对动态图形界面所必需的运行时分支；攻击者无需注入新的指令，仅需操纵页面数据即可诱导智能体执行危险的预批准分支，造成数据流完整性（DFI）失效。
- 方法核心设计：COBRA 在接触不可信内容前由规划器（P-LLM）将任务与经 SHA-256 钉住的站点/工具元数据编译为带约束的分支程序，隔离的 Q-VLM 仅负责视觉感知；运行时由分支解析中枢（BRH）动态验证分支条件与参数，并通过确定性 HTTP 和 MCP 代理在网络与工具边界严格阻断越权操作；同时结合多样本融合规划与站点描述生成工具 MESA 辅助部署。
- 关键实验结果：
- 在 STEER-Bench 的 199 个攻击单元格中，完整 COBRA 将分支转向攻击成功率（ASR）降至 0%（标准 ReAct 为 94.4%，Vanilla Dual-LLM 为 89.5%），同时保留 97% 的良性效用。
- 在 4 个外部安全基准中，COBRA 在其威胁模型涵盖的 1,259 个攻击案例上均实现 0% ASR。
- 在 OSWorld-MCP 361 个任务上，gpt-5 与 UI-TARS-1.5-7B 组合的 COBRA 取得 36.8% 的任务完成率，优于 UI-TARS-1.5-7B 单模型 ReAct 基线的 23.5%。
- 作者的结论与启示：作者认为，保护 CUA 必须从控制流完整性拓展到严格的数据流完整性控制；未来在处理未进入网络请求的视觉数值、自由文本语义、非 HTTP 本地协议以及依赖站点所有者发布描述等方面仍存在开放挑战。