論文の概要: Security Challenges in AI Agent Deployment: Insights from a Large Scale Public Competition

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.20526v1
• Date: Mon, 28 Jul 2025 05:13:04 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-29 16:23:57.864783
• Title: Security Challenges in AI Agent Deployment: Insights from a Large Scale Public Competition
• Title（参考訳）: AIエージェントのデプロイにおけるセキュリティ上の課題 - 大規模な公開コンペからの洞察
• Authors: Andy Zou, Maxwell Lin, Eliot Jones, Micha Nowak, Mateusz Dziemian, Nick Winter, Alexander Grattan, Valent Nathanael, Ayla Croft, Xander Davies, Jai Patel, Robert Kirk, Nate Burnikell, Yarin Gal, Dan Hendrycks, J. Zico Kolter, Matt Fredrikson,
• Abstract要約: 44の現実的なデプロイメントシナリオを対象とした,22のフロンティアAIエージェントを対象にしています。 Agent Red Teamingベンチマークを構築し、19の最先端モデルで評価します。 私たちの発見は、今日のAIエージェントの重要かつ永続的な脆弱性を浮き彫りにしたものです。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 101.86739402748995
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Recent advances have enabled LLM-powered AI agents to autonomously execute complex tasks by combining language model reasoning with tools, memory, and web access. But can these systems be trusted to follow deployment policies in realistic environments, especially under attack? To investigate, we ran the largest public red-teaming competition to date, targeting 22 frontier AI agents across 44 realistic deployment scenarios. Participants submitted 1.8 million prompt-injection attacks, with over 60,000 successfully eliciting policy violations such as unauthorized data access, illicit financial actions, and regulatory noncompliance. We use these results to build the Agent Red Teaming (ART) benchmark - a curated set of high-impact attacks - and evaluate it across 19 state-of-the-art models. Nearly all agents exhibit policy violations for most behaviors within 10-100 queries, with high attack transferability across models and tasks. Importantly, we find limited correlation between agent robustness and model size, capability, or inference-time compute, suggesting that additional defenses are needed against adversarial misuse. Our findings highlight critical and persistent vulnerabilities in today's AI agents. By releasing the ART benchmark and accompanying evaluation framework, we aim to support more rigorous security assessment and drive progress toward safer agent deployment.
• Abstract（参考訳）: 近年の進歩により、LLMを利用するAIエージェントは、言語モデル推論とツール、メモリ、Webアクセスを組み合わせることで、複雑なタスクを自律的に実行できるようになった。 しかし、これらのシステムは、特に攻撃中の現実的な環境でのデプロイメントポリシーに従うことが信頼できますか? 調査のため、44の現実的なデプロイメントシナリオにわたる22のフロンティアAIエージェントを対象として、これまでで最大のパブリックな再チームのコンペを開催しました。 参加者は180万件のインジェクション攻撃を提出し、6万件以上が無許可のデータアクセス、不正な金融行動、規制違反などのポリシー違反の引き渡しに成功している。 これらの結果を使って、Agent Red Teaming(ART)ベンチマーク(ハイインパクトアタックのキュレートされたセット)を構築し、19の最先端モデルで評価します。 ほぼすべてのエージェントが10～100クエリ内のほとんどの動作に対してポリシー違反を示しており、モデルやタスク間の攻撃伝達性が高い。 重要なことは、エージェントの堅牢性とモデルサイズ、能力、または推論時間との相関が限定されていることであり、敵の誤用に対する追加の防御が必要であることを示唆している。 私たちの発見は、今日のAIエージェントの重要かつ永続的な脆弱性を浮き彫りにしたものです。 ARTベンチマークとそれに伴う評価フレームワークをリリースすることにより、より厳格なセキュリティアセスメントをサポートし、より安全なエージェントデプロイメントに向けた進捗を促進することを目指している。

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