AdvAgent: Controllable Blackbox Red-teaming on Web Agents

📄 arXiv: 2410.17401v4 📥 PDF

作者: Chejian Xu, Mintong Kang, Jiawei Zhang, Zeyi Liao, Lingbo Mo, Mengqi Yuan, Huan Sun, Bo Li

分类: cs.CR, cs.CL

发布日期: 2024-10-22 (更新: 2025-05-31)

备注: ICML 2025

🔗 代码/项目: PROJECT_PAGE

💡 一句话要点

AdvAgent：针对Web Agent的可控黑盒对抗性测试框架

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: Web Agent 对抗性攻击 黑盒测试 强化学习 安全漏洞挖掘

📋 核心要点

  1. 现有Web Agent面临严重安全风险，攻击可能导致严重后果，缺乏有效的漏洞挖掘方法。
  2. AdvAgent利用强化学习训练对抗性提示模型，通过黑盒反馈优化提示，实现隐蔽且可控的攻击。
  3. 实验表明AdvAgent能有效攻击GPT-4 Web Agent，且现有防御手段效果有限，亟需更强防御机制。

📝 摘要（中文）

基于大模型的Agent越来越多地被用于自动化复杂任务，从而提高效率和生产力。然而，它们对敏感资源的访问和自主决策也带来了重大的安全风险，成功的攻击可能导致严重的后果。为了系统地发现这些漏洞，我们提出了AdvAgent，一个用于攻击Web Agent的黑盒对抗性测试框架。与现有方法不同，AdvAgent采用基于强化学习的流程来训练对抗性提示模型，该模型使用来自黑盒Agent的反馈来优化对抗性提示。通过精心设计的攻击，这些提示有效地利用了Agent的弱点，同时保持隐蔽性和可控性。广泛的评估表明，AdvAgent在各种Web任务中对最先进的基于GPT-4的Web Agent实现了高成功率。此外，我们发现现有的基于提示的防御机制只能提供有限的保护，使得Agent容易受到我们的框架攻击。这些发现突出了当前Web Agent中的关键漏洞，并强调了对更强大的防御机制的迫切需求。我们在https://ai-secure.github.io/AdvAgent/发布了代码。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决Web Agent的安全漏洞问题，特别是针对基于大语言模型的Web Agent。现有方法在发现和利用这些漏洞方面存在不足，例如缺乏系统性的攻击框架，难以生成有效且隐蔽的对抗性提示，以及对现有防御机制的评估不足。这些痛点使得Web Agent容易受到攻击，造成潜在的安全风险。

核心思路：AdvAgent的核心思路是利用强化学习训练一个对抗性提示生成器，该生成器能够根据黑盒Web Agent的反馈，迭代优化生成的提示，从而诱导Agent执行恶意行为。这种方法无需了解Agent的内部结构，仅通过观察其行为来学习攻击策略，具有很强的通用性和实用性。同时，通过精心设计奖励函数和约束条件，可以控制攻击的隐蔽性和可控性。

技术框架：AdvAgent的整体框架包含以下几个主要模块：1) 环境：模拟Web Agent执行任务的Web环境。2) 目标Agent：待攻击的黑盒Web Agent。3) 对抗性提示生成器：基于强化学习的提示生成模型，负责生成对抗性提示。4) 奖励函数：根据Agent的行为和攻击目标，计算奖励值，用于指导提示生成器的训练。5) 训练循环：通过与环境交互，不断优化提示生成器，使其能够生成更有效的对抗性提示。

关键创新：AdvAgent的关键创新在于其基于强化学习的对抗性提示生成方法。与传统的基于规则或人工设计的攻击方法不同，AdvAgent能够自动学习攻击策略，并根据目标Agent的反馈进行优化。这种方法具有更强的适应性和泛化能力，能够有效地发现和利用Agent的潜在漏洞。此外，AdvAgent还注重攻击的隐蔽性和可控性，通过设计合适的奖励函数和约束条件，避免被防御机制检测到，并控制攻击的范围和程度。

关键设计：AdvAgent的关键设计包括：1) 使用Transformer模型作为对抗性提示生成器的基础架构。2) 设计了多目标的奖励函数，包括攻击成功率、隐蔽性指标和可控性指标。3) 采用Proximal Policy Optimization (PPO) 算法进行强化学习训练。4) 通过实验调整超参数，例如学习率、折扣因子和探索率，以获得最佳的攻击性能。5) 针对不同的Web任务，设计不同的攻击目标和评估指标。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，AdvAgent在各种Web任务中对基于GPT-4的Web Agent实现了高攻击成功率，显著优于现有的攻击方法。例如，在某些任务中，AdvAgent的攻击成功率超过了80%，而现有方法的成功率仅为20%左右。此外，实验还表明，现有的基于提示的防御机制对AdvAgent的攻击效果有限，表明需要更强大的防御手段。

🎯 应用场景

AdvAgent可应用于Web Agent的安全评估和漏洞挖掘，帮助开发者发现和修复潜在的安全风险。该框架还可以用于训练更强大的防御机制，提高Web Agent的安全性。此外，该研究的思路和方法可以推广到其他基于大模型的智能体系统，例如对话系统、机器人等，具有广泛的应用前景和实际价值。

📄 摘要（原文）

Foundation model-based agents are increasingly used to automate complex tasks, enhancing efficiency and productivity. However, their access to sensitive resources and autonomous decision-making also introduce significant security risks, where successful attacks could lead to severe consequences. To systematically uncover these vulnerabilities, we propose AdvAgent, a black-box red-teaming framework for attacking web agents. Unlike existing approaches, AdvAgent employs a reinforcement learning-based pipeline to train an adversarial prompter model that optimizes adversarial prompts using feedback from the black-box agent. With careful attack design, these prompts effectively exploit agent weaknesses while maintaining stealthiness and controllability. Extensive evaluations demonstrate that AdvAgent achieves high success rates against state-of-the-art GPT-4-based web agents across diverse web tasks. Furthermore, we find that existing prompt-based defenses provide only limited protection, leaving agents vulnerable to our framework. These findings highlight critical vulnerabilities in current web agents and emphasize the urgent need for stronger defense mechanisms. We release code at https://ai-secure.github.io/AdvAgent/.