論文の概要: Attacking Vision-Language Computer Agents via Pop-ups

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.02391v1
• Date: Mon, 04 Nov 2024 18:56:42 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-05 14:47:54.043055
• Title: Attacking Vision-Language Computer Agents via Pop-ups
• Title（参考訳）: ポップアップによる視覚学習エージェントの攻撃
• Authors: Yanzhe Zhang, Tao Yu, Diyi Yang,
• Abstract要約: VLMエージェントは、慎重に設計された対向的なポップアップによって容易に攻撃できることを示す。 この混乱は、エージェントが通常のタスクを実行する代わりにポップアップをクリックさせる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 61.744008541021124
• License:
• Abstract: Autonomous agents powered by large vision and language models (VLM) have demonstrated significant potential in completing daily computer tasks, such as browsing the web to book travel and operating desktop software, which requires agents to understand these interfaces. Despite such visual inputs becoming more integrated into agentic applications, what types of risks and attacks exist around them still remain unclear. In this work, we demonstrate that VLM agents can be easily attacked by a set of carefully designed adversarial pop-ups, which human users would typically recognize and ignore. This distraction leads agents to click these pop-ups instead of performing the tasks as usual. Integrating these pop-ups into existing agent testing environments like OSWorld and VisualWebArena leads to an attack success rate (the frequency of the agent clicking the pop-ups) of 86% on average and decreases the task success rate by 47%. Basic defense techniques such as asking the agent to ignore pop-ups or including an advertisement notice, are ineffective against the attack.
• Abstract（参考訳）: 大規模ビジョンと言語モデル(VLM)を利用した自律エージェントは、Webを閲覧して旅行を予約したり、デスクトップソフトウェアを操作するなど、日々のコンピュータタスクを完了させる大きな可能性を示しており、エージェントはこれらのインターフェースを理解する必要がある。 このような視覚的な入力がエージェントアプリケーションに統合される一方で、その周辺にどのようなリスクや攻撃が存在するのかはいまだ不明である。 本研究は,VLMエージェントを,人間が認識・無視することの多い,慎重に設計された対向的なポップアップによって容易に攻撃できることを実証する。 この混乱は、エージェントが通常のタスクを実行する代わりにポップアップをクリックさせる。 これらのポップアップをOSWorldやVisualWebArenaのような既存のエージェントテスト環境に統合すると、平均86%の攻撃成功率(ポップアップをクリックするエージェントの頻度)が得られ、タスクの成功率が47%低下する。 エージェントにポップアップを無視するよう要求したり、広告通知を含むような基本的な防御技術は、攻撃に対して効果がない。

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