論文の概要: Why Are Web AI Agents More Vulnerable Than Standalone LLMs? A Security Analysis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.20383v1
• Date: Thu, 27 Feb 2025 18:56:26 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-28 14:58:54.814484
• Title: Why Are Web AI Agents More Vulnerable Than Standalone LLMs? A Security Analysis
• Title（参考訳）: Web AIエージェントはなぜスタンドアロンのLLMよりも脆弱性が多いのか?セキュリティ分析
• Authors: Jeffrey Yang Fan Chiang, Seungjae Lee, Jia-Bin Huang, Furong Huang, Yizheng Chen,
• Abstract要約: 本研究では,WebAIエージェントの脆弱性の増加に寄与する要因について検討する。 我々は,WebAIエージェントの脆弱性を増幅する3つの重要な要因,(1)ユーザの目標をシステムプロンプトに埋め込んだこと,(2)マルチステップアクション生成,(3)観察能力の3つを特定した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 35.57217841344101
• License:
• Abstract: Recent advancements in Web AI agents have demonstrated remarkable capabilities in addressing complex web navigation tasks. However, emerging research shows that these agents exhibit greater vulnerability compared to standalone Large Language Models (LLMs), despite both being built upon the same safety-aligned models. This discrepancy is particularly concerning given the greater flexibility of Web AI Agent compared to standalone LLMs, which may expose them to a wider range of adversarial user inputs. To build a scaffold that addresses these concerns, this study investigates the underlying factors that contribute to the increased vulnerability of Web AI agents. Notably, this disparity stems from the multifaceted differences between Web AI agents and standalone LLMs, as well as the complex signals - nuances that simple evaluation metrics, such as success rate, often fail to capture. To tackle these challenges, we propose a component-level analysis and a more granular, systematic evaluation framework. Through this fine-grained investigation, we identify three critical factors that amplify the vulnerability of Web AI agents; (1) embedding user goals into the system prompt, (2) multi-step action generation, and (3) observational capabilities. Our findings highlights the pressing need to enhance security and robustness in AI agent design and provide actionable insights for targeted defense strategies.
• Abstract（参考訳）: Web AIエージェントの最近の進歩は、複雑なWebナビゲーションタスクに対処する際、顕著な能力を示している。 しかし、近年の研究では、これらのエージェントは、どちらも同じ安全に整合したモデル上に構築されているにもかかわらず、スタンドアロンのLarge Language Models (LLMs)よりも脆弱性が大きいことが示されている。 この相違は、Web AI Agentの柔軟性がスタンドアロンのLLMよりも高いことを考えると、特に関係している。 これらの懸念に対処する足場を構築するために、Web AIエージェントの脆弱性の増加に寄与する基礎的要因について検討する。 この相違は、Web AIエージェントとスタンドアロンのLLMの多面的差異と、複雑な信号(成功率などの単純な評価指標がキャプチャーに失敗することの多いニュアンス)に起因している。 これらの課題に対処するため、我々はコンポーネントレベルの分析とよりきめ細かい体系的な評価フレームワークを提案する。 本稿では,WebAIエージェントの脆弱性を増幅する3つの重要な要因,(1)ユーザ目標をシステムプロンプトに埋め込んだこと,(2)マルチステップアクション生成,(3)観察能力について述べる。 我々の発見は、AIエージェント設計におけるセキュリティと堅牢性を強化し、目標とする防衛戦略に対して実行可能な洞察を提供することの必要性を強調している。

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