Who Pays the Price? Stakeholder-Centric Prompt Injection Benchmarking for Real-world Web Agents
谁来买单？面向真实 Web Agent 的利益相关者中心化提示注入基准测试
🧭 Agent 安全性评估 · 利益相关者建模 ★ 深度解读
Nanyang Technological University, Singapore · ST Engineering, Singapore · IBM Research, USA · University of Illinois Urbana-Champaign, USA
提出以利益相关者（用户、卖家、平台）为核心的提示注入安全基准，揭示危害的不对称性和异质失败模式。
📌 工作参考价值（4 点）
- 在电商推荐 Agent 安全评估中引入利益相关者视角，区分对用户、卖家、平台的损害，不仅看攻击成功率，还要联合任务偏离度（TDR）和行为异常率（BIR），全面捕捉隐蔽操纵（如卖家偏向）和平台扰乱。
- 利用 ASR-TDR 矩阵识别“Stealthy Parasitism”等失败模式：高 ASR 低 TDR 的攻击可在不破坏用户体验的情况下实现对抗目标（如商品推荐偏向），需特别关注。
- 注意注入内容与用户意图的语义对齐度：相似度越高，越容易在任务不被察觉的情况下成功，防御时可尝试降低攻击目标的语义对齐程度或引入不一致的环境线索。
- 多模态注入（产品图片）能影响 Agent 决策，且评分信号不能完全消除视觉影响，需考虑视觉通道的鲁棒性。