arXiv cs.AI· Xuebin Li, Hanqing Zhao, Siyuan Liang, Kejiang Chen, Weiming Zhang, Dacheng Tao, Nenghai Yu·· 13 小时前AI 评分45
搜索智能体遭“面包屑”式长程攻击：Authority-Chain Hijack 实现 55.9% 攻击成功率
Breadcrumbing Search Agents: Per-Turn Scheming Over Long-Horizon Trajectories
AI 导读
研究提出 Authority-Chain Hijack（ACH）长程攻击策略，通过每次查询仅注入一条受控结果，将孤立的搜索结果与页面内容操纵串成跨来源互相印证的证据链，在 SafeSearch 完整测试集上取得 55.9% ASR 与 83.3% MaxN ASR，为所有基线中最高。
正文 · AI 翻译
摘要：基于 LLM 的搜索智能体被广泛用于信息检索任务，但其对外部工具返回结果的依赖带来了一个关键安全风险：执行过程中检索到的网页内容是不可信的，使智能体面临提示注入和目标劫持的威胁。此前关于搜索智能体安全的研究主要关注静态网页内容注入，但现代智能体会发出后续查询并交叉核对相互竞争的来源，因此单个被注入的页面往往会被稀释或拒绝。我们表明，传递搜索和页面观测结果的通道是一条脆弱的安全边界：除了让智能体接触到单个被投毒的页面之外，一个受中介的搜索接口还能反复引导智能体如何收集证据并形成最终答案。在受限的工具中介威胁模型下，当证据在智能体的轨迹上经过协调时，每次查询仅追加一个受控结果就能显著提高攻击成功率。我们借助一个策略驱动的长程攻击系统研究这一设定，并提出了 Authority-Chain Hijack（ACH），这是一种经专家精炼的策略，可将孤立的搜索结果和页面内容操纵转化为一条跨越看似相互印证来源的连贯证据链。ACH 在所有基线中取得了最高的 Overall ASR，在完整的 SafeSearch 测试划分上达到 55.9% / 83.3% 的 ASR / MaxN ASR。我们进一步提出了 Trace-Guided Strategy Evolution（TGSE），它从执行轨迹中自动改进攻击者策略，以轨迹驱动的精炼取代人工重新设计；其最强的单一设置在留出评估中达到 71.4% / 95.0%。代码见 this https URL。
| Comments: | 39 页，7 幅图 |
| Subjects: | 密码学与安全（cs.CR）；人工智能（cs.AI）；计算与语言（cs.CL） |
| Cite as: | arXiv:2608.04565 [cs.CR] |
| （或 arXiv:2608.04565v3 [cs.CR] 查看此版本） | |
| https://doi.org/10.48550/arXiv.2608.04565 由 DataCite 颁发的 arXiv DOI |
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来源：arXiv cs.AI · arxiv.org