DoomArena：AI 智能体安全测试的新框架

最新推荐文章于 2025-05-12 11:08:18 发布

一铭

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分类专栏：大模型(LLM) 文章标签：人工智能大模型 LLM 语言模型

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DoomArena：AI 智能体安全测试的新框架

在人工智能（AI）智能体（Agent）技术快速发展的今天，越来越多的企业和研究机构开始将AI智能体应用于自动化任务中，例如网页浏览、工具调用和客户服务等。然而，随着智能体的广泛应用，其安全性问题也日益凸显。恶意攻击者可能通过多种方式利用智能体的漏洞，例如数据泄露、权限提升和未经授权的金融交易等。为了应对这些挑战，ServiceNow Research和华盛顿大学的研究团队开发了DoomArena——一个模块化、可配置、即插即用的AI智能体安全测试框架。

DoomArena的核心设计原则

DoomArena的设计基于以下三个核心原则：

即插即用（Plug-in）
DoomArena可以轻松集成到现有的智能体框架中，例如用于网页智能体测试的BrowserGym和用于工具调用智能体测试的τ-Bench。这种设计使得安全测试能够无缝嵌入到实际应用场景中。
可配置性（Configurable）
框架支持详细的威胁建模，用户可以灵活配置智能体框架中哪些组件可能受到攻击，并指定攻击目标。这种灵活性使得测试能够针对特定的威胁场景进行定制。
模块化（Modular）
DoomArena将攻击开发与智能体部署环境的细节解耦，使得相同的攻击可以在多个环境中复用。这种模块化设计大大提高了安全测试的效率和可扩展性。

DoomArena的架构与关键组件

在这里插入图片描述

DoomArena的核心架构围绕用户-智能体-环境循环展开，通过以下关键组件实现安全测试：

任务（Tasks）：智能体需要完成的任务，例如预订机票或处理零售订单，每个任务附带一个验证器以检测任务是否成功完成。
攻击（Attacks）：实际的对抗性攻击，例如提示注入或恶意弹窗，这些攻击与具体的智能体任务和环境无关。
攻击配置（Attack Configs）：定义攻击目标、攻击组件和攻击选择的三元组，用于约束攻击行为以符合特定的威胁模型。
攻击网关（Attack Gateways）：将攻击注入到智能体与环境的交互中，支持针对不同环境的定制化实现。

DoomArena的优势

支持细粒度的威胁建模
DoomArena允许用户快速切换威胁模型和攻击配置。例如，在τ-Bench的航空预订环境中，从“恶意用户”威胁模型切换到“恶意产品目录”威胁模型时，攻击成功率从2.7%飙升至39.1%。这种灵活性使得研究人员能够深入分析智能体在不同威胁场景下的表现。
适应快速演化的安全威胁
随着AI智能体的部署环境日益复杂，攻击手段也在不断升级。DoomArena的设计使其能够轻松集成新的威胁模型和攻击场景，从而保持与最新安全威胁的同步。
兼容多种智能体框架
通过实现攻击网关，DoomArena可以快速适配新的智能体框架。例如，团队已经为BrowserGym和τ-Bench开发了攻击网关，并展示了如何将其扩展到其他环境（如OSWorld）。