Towards Trustworthy GUI Agents: A Survey

📄 arXiv: 2503.23434v1 📥 PDF

作者: Yucheng Shi, Wenhao Yu, Wenlin Yao, Wenhu Chen, Ninghao Liu

分类: cs.LG

发布日期: 2025-03-30

备注: 10 pages, work in process

💡 一句话要点

GUI智能体可信度综述：关注安全、可靠、透明、伦理与评估

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: GUI智能体 可信度 安全性 可靠性 透明性 伦理道德 评估方法

📋 核心要点

  1. 现有GUI智能体在安全性、隐私性和可靠性方面存在不足，限制了其在实际场景中的应用。
  2. 本综述从安全漏洞、动态环境可靠性、透明性、伦理和评估五个维度全面考察GUI智能体的可信度。
  3. 论文识别了对抗攻击、级联故障等挑战，并强调建立安全标准和负责任开发实践的重要性。

📝 摘要（中文）

GUI智能体由大型基础模型驱动，能够与数字界面交互，从而在Web自动化、移动导航和软件测试等领域实现各种应用。然而，它们日益增长的自主性引发了对其安全性、隐私性和可靠性的严重担忧。本综述考察了GUI智能体在五个关键维度上的可信度：安全漏洞、动态环境中的可靠性、透明性和可解释性、伦理考量以及评估方法。我们还识别了主要的挑战，例如易受对抗攻击、顺序决策中的级联故障模式以及缺乏现实的评估基准。这些问题不仅阻碍了实际部署，而且需要超越任务成功的全面缓解策略。随着GUI智能体的日益普及，建立健全的安全标准和负责任的开发实践至关重要。本综述为通过系统理解和未来研究来推进可信GUI智能体奠定了基础。

🔬 方法详解

问题定义：GUI智能体，特别是基于大型语言模型的智能体，在与图形用户界面交互时面临诸多挑战。现有方法主要关注任务完成的准确率，而忽略了安全性、可靠性、透明性、伦理道德等重要方面。这些智能体容易受到对抗性攻击，在动态环境中表现不稳定，缺乏可解释性，并且可能产生不符合伦理道德的行为。因此，如何构建可信赖的GUI智能体成为一个亟待解决的问题。

核心思路：本综述的核心思路是对GUI智能体的可信度进行全面评估，并从多个维度分析其潜在风险和挑战。通过系统地梳理现有研究，识别关键问题，并为未来的研究方向提供指导。该综述旨在促进GUI智能体的安全、可靠和负责任的开发。

技术框架：该综述没有提出新的技术框架，而是对现有文献进行整理和分析。其框架可以概括为：首先，定义GUI智能体的可信度，并确定其关键维度（安全性、可靠性、透明性、伦理道德和评估方法）。然后，针对每个维度，回顾现有研究，识别潜在风险和挑战。最后，总结主要挑战，并提出未来的研究方向。

关键创新：该综述的创新之处在于其全面性和系统性。它首次对GUI智能体的可信度进行了全面的评估，并从多个维度分析了其潜在风险和挑战。与以往的研究只关注任务完成的准确率不同，该综述强调了安全性、可靠性、透明性和伦理道德的重要性。

关键设计：该综述没有涉及具体的技术设计。它主要关注对现有研究的整理和分析，并为未来的研究方向提供指导。未来的研究可以关注以下几个方面：开发更鲁棒的对抗攻击防御机制，提高GUI智能体在动态环境中的可靠性，增强GUI智能体的可解释性，以及制定更完善的伦理道德规范。

📊 实验亮点

该综述系统性地总结了GUI智能体在安全性、可靠性、透明性、伦理道德和评估方法五个维度面临的挑战，并指出了对抗攻击、级联故障等具体问题。它强调了现有评估基准的不足，并呼吁开发更现实的评估方法。这些发现为未来研究提供了重要的参考，有助于推动GUI智能体朝着更安全、可靠和负责任的方向发展。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于提升Web自动化、移动应用导航、软件测试等领域中GUI智能体的安全性与可靠性。通过建立更完善的安全标准和开发规范，能够促进GUI智能体在实际场景中的广泛应用，并降低潜在风险，例如数据泄露、恶意操作等。未来，可信的GUI智能体有望成为用户日常工作和生活中的得力助手。

📄 摘要（原文）

GUI agents, powered by large foundation models, can interact with digital interfaces, enabling various applications in web automation, mobile navigation, and software testing. However, their increasing autonomy has raised critical concerns about their security, privacy, and safety. This survey examines the trustworthiness of GUI agents in five critical dimensions: security vulnerabilities, reliability in dynamic environments, transparency and explainability, ethical considerations, and evaluation methodologies. We also identify major challenges such as vulnerability to adversarial attacks, cascading failure modes in sequential decision-making, and a lack of realistic evaluation benchmarks. These issues not only hinder real-world deployment but also call for comprehensive mitigation strategies beyond task success. As GUI agents become more widespread, establishing robust safety standards and responsible development practices is essential. This survey provides a foundation for advancing trustworthy GUI agents through systematic understanding and future research.