网络代理说服基准
分析
本文介绍了一个基准(TRAP),用于评估网络代理(由 LLM 驱动)对提示注入攻击的脆弱性。随着网络代理变得越来越普遍,这突出了一个关键的安全问题,表明这些代理很容易被嵌入在网络界面中的对抗性指令误导。这项研究提供了一个用于进一步调查和扩展基准的框架,这对于开发更强大和更安全的网络代理至关重要。
要点
引用
“代理在平均 25% 的任务中容易受到提示注入的影响(GPT-5 为 13%,DeepSeek-R1 为 43%)。”
本文介绍了一个基准(TRAP),用于评估网络代理(由 LLM 驱动)对提示注入攻击的脆弱性。随着网络代理变得越来越普遍,这突出了一个关键的安全问题,表明这些代理很容易被嵌入在网络界面中的对抗性指令误导。这项研究提供了一个用于进一步调查和扩展基准的框架,这对于开发更强大和更安全的网络代理至关重要。
“代理在平均 25% 的任务中容易受到提示注入的影响(GPT-5 为 13%,DeepSeek-R1 为 43%)。”