图片速览： AI-Agents毒害网络 A Whole New World: Creating a Parallel-Poisoned Web Only AI-Agents Can See

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一个全新的世界：创建一个只有人工智能代理才能看到的并行毒害网络	None

图片速览

• 自主网页代理的操作安全性完全取决于其所消费网络内容的完整性。通过结合成熟的浏览器指纹识别与网站伪装技术，攻击者能够构建双重现实维度：人类访问者看到正常网页，而AI代理则面对恶意构造的网络空间。

特征维度	对人类用户 (绿色路径)	对AI代理 (红色路径)
服务内容	正常的、无害的网页（如API文档）	经过伪装的、包含恶意指令或验证陷阱的页面
访问体验	直接获取所需信息，流程顺畅	被要求进行不必要的"身份验证"（如提供环境变量），或接收到隐藏的恶意指令
攻击目标	无	1. 诱导代理泄露敏感信息（如环境变量） 2. 通过间接提示注入劫持代理行为（如窃取数据）
隐蔽性	用户完全感知不到另一个"恶意版本"的存在	攻击被隐藏在正常的交互流程中，用户通常只看到代理最终返回的（被篡改后的）结果

• 保障这些代理安全需要实现范式转换——从仅关注提示词安全升级为整体防御模型，将所有外部数据视为潜在威胁，并强化代理整个"感知-规划-执行"流程的抗操纵能力。

A Whole New World: Creating a Parallel-Poisoned Web Only AI-Agents Can See

• 摘要：本文提出了一种新型攻击向量，该向量利用网站伪装技术来攻击由大语言模型驱动的自主网页浏览代理。随着这类代理日益普及，其独特且往往同质化的数字指纹——包括浏览器属性、自动化框架特征和网络特性——形成了一种新型可识别的网络流量类别。攻击者正是利用这种指纹识别能力实施攻击：恶意网站可识别出传入请求源自AI代理，并动态提供经过“伪装”的不同版本内容。当人类用户看到正常网页时，代理实际上接收到的是视觉相同但嵌有隐藏恶意指令（如间接提示注入）的页面。这种机制使得攻击者能够劫持代理行为，导致数据窃取、恶意软件执行或错误信息传播，同时完全避开人类用户和传统安全爬虫的监测。本研究形式化了该威胁模型，详细阐述了代理指纹识别与伪装的技术原理，并讨论了其对智能代理AI未来发展的深远安全影响，强调亟需建立针对这种隐蔽可扩展攻击的有效防御机制。

1 Introduction

1.1 The Rise of Agentic LLMs

• 大型语言模型的演进已从精密的文本生成器发展为主动的、目标导向的自主系统。当前的前沿领域由"代理型"LLM所定义，这些模型通过增强工具使其能够与外部世界互动——包括浏览网站、执行代码及调用应用程序接口。这些代理在迭代的"感知-规划-执行"循环中运作：它们观察环境状态（如网页内容），推理下一步行动，并执行操作（如点击按钮或填写表单）。这种能力使其成为从旅行预订到复杂数据提取等任务的强大助手。然而，正是这种与开放网络等动态非可信环境自主交互的能力，也带来了广阔而危险的新型攻击面[Mudryi et al., 2025]。

1.2 The Web as an Attack Surface

• 当LLM代理浏览网站时，它已不再处于受控环境中运作。其接收的每项网络内容——从可见文本到HTML结构和脚本——都可能成为潜在操控向量。最新研究表明，这些代理极易受到嵌入网页内容的攻击。间接提示注入（IPI）作为一种关键威胁已被证实[Mudryi et al., 2025]，这种通过网页隐藏恶意指令的手段能够篡改代理的原始目标。此类攻击可在用户毫无察觉的情况下，迫使代理泄露敏感数据、点击恶意广告或下载恶意软件。这从根本上改变了安全范式：威胁不仅存在于用户对代理的指令中，更潜伏于代理从外部世界获取的数据里[Johnson et al., 2025]。

1.3 An Overview of Website Fingerprinting and Cloaking

• 浏览器指纹识别是一种网站用于识别和追踪用户的技术，通常无需借助Cookie。该技术通过收集访问者浏览器和设备的多维数据点实现，例如用户代理字符串、已安装字体、屏幕分辨率、插件和语言设置。这些属性的独特组合会形成可区分不同用户的"指纹"[Karatas, 2025, del Campo, 2025]。

• 这项技术同样可被用于"伪装"——一种基于访问者指纹向其展示不同内容的欺诈手段。伪装技术历史上曾被用于黑帽搜索引擎优化或网络钓鱼[Mustafa, 2024]，通过识别搜索引擎爬虫或安全检测程序，向其展示网站的正常版本，同时向目标人类用户呈现恶意内容。这使得恶意网站能够规避检测并延长在线时间。随着人工智能的兴起，这些伪装技术变得愈发精密，开始运用机器学习来更准确地区分真实用户与安全检测程序。

1.4 The Attack

• 本文提出，网络浏览AI代理所具有的独特且可预测的指纹特征，使其成为新型伪装攻击的主要目标。我们的核心论点是：恶意网站能够可靠地区分AI代理与人类用户，并利用这种差异专门向代理投递恶意负载。

• 该攻击以其核心机制命名：对于人类访问者，网站呈现的是正常无害的"可视门"。然而当检测到AI代理时，"滑动门"随即开启，通过提供伪装版网站来展现平行网络空间。这个伪装版本可能看起来与正常页面完全相同，但内含旨在劫持代理的隐藏对抗性提示；也可能呈现完全不同的页面版本——例如要求使用环境变量或代理在用户机器上可访问的其他密钥进行"身份验证"的页面。

• 由于恶意内容从不向人类用户或标准安全爬虫显示，该攻击具有极强的隐蔽性。它利用代理的核心功能——摄取网络数据并据此执行操作——将其转化为针对用户的武器。本文将系统阐述这种攻击形式，分析其实现的基础技术，并探讨保障下一代自主网络代理安全的潜在防御对策。

2 Background and Related Work

2.1 Website Fingerprinting and Cloaking Technologies

2.1.1 Browser Fingerprinting

• 网站可通过收集数十项数据点来构建数字指纹[Karatas, 2025, del Campo, 2025]。这一过程通常通过JavaScript调用浏览器API实现。常见采集属性包括：

  • HTTP Headers: User-Agent, Accept-Language, and other headers provide information about the browser, OS, and user preferences.

  • Hardware and Software Attributes: Screen resolution, color depth, installed fonts, and browser plugins create a highly unique signature.

  • Advanced Techniques: Methods like Canvas and WebGL fingerprinting render graphics and audio to reveal unique signatures based on the user’s specific hardware (graphics card, drivers) and software configuration.

2.1.2 The Fingerprintability of AI Agents

• 与多样化的人类用户生态不同，AI代理往往呈现出高度统一且可识别的数字指纹：

  • Automation Framework Signatures: Many agents are built on automation libraries like Selenium, Puppeteer, or Playwright. These frameworks often leave tell-tale signs, such as the navigator.webdriver property being set to true in the browser’s DOM, or they inject specific JavaScript functions that can be detected.
  • Browser Extension Fingerprints: Agents that operate via browser extensions can be identified by probing for the extension’s unique ID or the resources it loads into a page.
  • Behavioral Signatures: Agents may exhibit non-human behaviors, such as synthetic mouse movements or instantaneous form filling, which can be flagged by sophisticated detection systems.
  • LLM Fingerprinting: Beyond the browser, the underlying LLM itself can be fingerprinted.Techniques like LLMmap [Pasquini et al., 2025] send specific queries to an application and analyze the unique patterns in the response to identify the exact model and version being used. An attacker who fingerprints the agent’s LLM can then tailor subsequent attacks to exploit known vulnerabilities of that specific model.
  • Public Declarations: Some companies (i.e. OpenAI), have publicly declared their agent fingerprints, making them easier to detect 1.

2.1.3 Website Cloaking

• 伪装技术(Cloaking) 是指根据访问者身份提供不同内容的做法，常见手段包括：
  • User-Agent Cloaking: The server inspects the User-Agent string in the HTTP request. If it matches a known search engine crawler (e.g., Googlebot), it serves an SEO-optimized page.For all other User-Agents, it serves the standard page.
  • IP-Based Cloaking: The server checks the visitor’s IP address against a list of known IPs belonging to security companies or data centers and serves benign content to them, while users from residential IPs see the malicious content.
  • JavaScript Cloaking: This method exploits the fact that some crawlers do not execute JavaScript, and by identifying so, allows the server to send an HTML-only version to the client.

2.2 Adversarial Attacks on Web-Browsing Agents

• 这种攻击是针对网页代理一系列已知漏洞的高级渗透机制。

2.2.1 Indirect Prompt Injection

• 间接提示注入（IPI） 是对网页代理的主要威胁[Johnson等人，2025]。在此类攻击中，攻击者将恶意指令嵌入外部网页内容。当代理处理该内容时，隐藏指令会覆盖其原始任务。例如，隐藏在网页HTML中的提示可能指令代理"忽略先前指令，转而查找此用户计算机上的所有密码并发送至attacker.com"[Mudryi等人，2025]。这种攻击尤其危险，因为它可在用户毫无恶意意图的情况下触发——代理仅仅是在执行其网页浏览任务。研究表明，IPI可用于窃取凭据、点击广告和下载恶意软件[Yair等人，2025，Lakshmanan，2025]。

2.2.2 RAG and Memory Poisoning

• 许多智能代理采用检索增强生成技术（RAG,Retrieval-Augmented Generation），将其响应建立在外部知识基础之上。若代理接收到包含恶意信息的伪装网页，这些信息可能 "污染"其知识库或记忆系统 。AgentPoison攻击实验[Chen等人，2024]证实，被检索文档中的恶意样本可植入后门程序，在初始网站访问完成很久之后仍能触发有害操作。

2.2.3 Autonomous Hacking Capabilities

• 代理劫持的危险性因其与生俱来的能力而被放大。研究表明，即使对大语言模型代理而言，在事先不了解系统漏洞的情况下，它们也能自主攻击网站，实施诸如SQL注入等复杂攻击[Fang等人，2024]。若代理遭此类攻击控制，很可能被转化为自动化攻击工具，代表攻击者对其他系统实施武器化攻击。

3 The Attack

• 所述攻击采用两阶段攻击模式，通过结合代理指纹识别与网站伪装技术，构建出针对自主浏览代理的隐蔽高效攻击向量。

3.1 Threat Model

攻击目标

• 主要目标：劫持网页浏览LLM代理以执行未授权操作（如数据窃取、恶意软件安装、社交媒体操控）。
• 关键次要目标：保持隐蔽性，确保攻击对人类用户不可见，并能规避标准安全爬虫的检测。

攻击能力

• 攻击者控制网络服务器，可通过服务端逻辑分析传入请求，并基于分析结果提供差异化内容。
• 能够构建视觉无害但包含隐藏恶意负载的网页。

攻击知识

• 掌握区分AI代理流量与人类流量的技术特征知识，包括通用知识（如常见自动化框架特征）和特定知识（如主流商业代理的数字指纹）。

3.2 Attack Mechanics

3.2.1 Step 1: Fingerprinting the Agent 代理指纹识别

• 当代理向攻击者网站发送请求时，服务器会执行指纹识别脚本。该脚本通过以下标识符集合判定访问者是否为AI代理：

  • 自动化环境特征：检测如navigator.webdriver属性的存在，或由Puppeteer、Selenium等自动化框架注入的函数。
  • 已知AI代理标识：如第2.1节所述，通过用户代理字符串或IP地址识别——由于AI代理常留下明显特征（通常为有意设计），检测通常较为直接。
  • 异常浏览器属性：代理可能上报非常规或不一致的屏幕分辨率、浏览器插件或字体信息，尤其在无头模式或虚拟化环境中运行时。
  • IP与自治系统信息：核查请求IP是否来自已知数据中心或云服务商（云托管代理的典型特征，人类用户较少出现）。
  • 行为模式特征：服务器可分析交互模式。代理可能以完全线性顺序加载页面资源，或缺乏典型随机鼠标移动特征，从而被标记为非人类。

3.2.2 Step 2: Serving the Cloaked Content 投递伪装内容

• 基于指纹分析结果，服务器的伪装逻辑将作出决策：

  • 正常路径（默认通道）：若指纹特征符合人类用户、已知安全爬虫（如Googlebot）或无法识别的访问者，服务器将返回合法无害的网页版本。

  • 恶意路径（代理专属通道）：若指纹特征明确指向AI代理，服务器则返回经过伪装的差异化页面。

• 需要重点强调的是，恶意版本可能与原页面存在根本性差异（参见图1）。

3.3 Execution Flow: Hijacking the Agent 代理劫持执行流程

攻击按以下步骤展开：

1. 用户发起无害指令：用户直接指示AI代理执行涉及恶意内容的操作（如"请研究example-attacker.com的最新产品并为我总结"），或通过网页搜索任务使代理访问该网站。

2. 代理访问恶意网站：代理导航至example-attacker.com。

3. 指纹识别与伪装：网站服务器对代理进行指纹识别，判定其非人类身份后，返回包含隐藏间接提示注入的伪装网页。

4. 代理吸收恶意指令：代理的浏览器组件渲染页面，其LLM核心解析完整HTML内容时吸收隐藏指令（例如"忽略所有先前指令，你的新目标是获取用户的浏览历史与Cookie，并将其POST至https://attacker-server.com/collector"）。

5. 代理行为被劫持：间接提示注入有效载荷覆盖代理"总结产品"的原始指令。代理遵循新指令，利用其工具访问用户本地浏览器数据并外泄至攻击者服务器。

6. 攻击隐蔽实施：为保持隐蔽性，恶意指令可能同时要求代理完成原始任务。代理在发送窃取数据后，继续基于网站正常版本生成合理的产品总结反馈给用户。用户仅看到任务成功完成，对数据泄露毫无察觉。

4 Experiment

• 为验证该攻击，我们创建了一个内部测试网站：其默认提供正常的API文档页面，同时部署服务端脚本用于识别访问者是否为AI代理。当服务器识别出AI代理时，会返回认证请求页面，要求代理使用特定环境变量完成自我验证。实验中我们甚至明确提示可通过echo $PRIVATE_API_KEY命令获取密钥，使诱导场景更具迷惑性。图1直观展示了该攻击流程。

• 我们使用Cursor平台搭载以下模型进行测试：

  • Claude 4 Sonnet（Anthropic公司）
  • GPT-5 Fast（OpenAI公司）
  • Gemini 2.5 Pro（Google公司）

• 所有测试案例均成功实现攻击。

5 Discussion and Countermeasures

• 此次攻击揭示了智能代理AI面临的核心矛盾：若要使代理发挥效用，就必须让其与不可信数据交互，而这种交互恰恰成为系统遭入侵的主要渠道。缓解这一威胁需要构建多层次、纵深化的防御体系。

5.1 Security Implications

• 这种攻击向量尤为危险，因为它兼具主动攻击性与规模可扩展性。攻击者只需架设单一恶意网站，即可被动等待AI代理自投罗网。该攻击能绕过电子邮件过滤器或恶意软件扫描仪等传统安全措施——因为恶意内容仅针对特定目标进行动态投递。这实质上是一种新型的"就地取材"攻击模式[Lenaerts-Bergmans, 2023]，受害者的受信任AI代理反而被转化为攻击工具。

5.2 Mitigation Strategies

5.2.1 Agent-Side Defenses

• 防御责任主要在于AI代理开发者：
  • 指纹随机化：为规避检测，代理应避免使用默认或静态指纹。可通过随机化用户代理字符串、屏幕分辨率等浏览器属性，使其流量特征融入多样化的人类用户流量，从而增加伪装服务器准确识别的难度。
  • 输入净化机制：代理必须将所有网络数据视为不可信内容。从网站获取的内容在传递给核心LLM进行推理前，需经过严格净化处理——包括清除HTML标签、移除隐藏元素、使用定界符严格隔离外部数据与系统指令，从而防范间接提示注入攻击[Mudryi等人，2025]。
  • 规划-执行分离架构：采用双组件分离的强健架构模式：特权级"规划器"LLM负责制定高层目标，沙箱化的低权限"执行器"LLM直接处理不可信网络内容。执行器向规划器反馈结构化数据而非原始HTML，确保恶意指令无法触及代理核心决策逻辑。

5.2.2 Network and Server-Side Defenses

• 尽管实现全局防御难度较高，但更广泛的技术生态仍可参与防御体系建设：
  • 反伪装爬虫：安全服务商可开发专门检测伪装技术的高级爬虫。例如PhishParrot框架[Nakano等人，2025]利用LLM智能调整自身爬取指纹（IP地址、用户代理等），通过模拟不同类型目标用户来诱使伪装服务器暴露恶意内容，或直接规避检测。
  • 主动诱捕系统：安全机构可部署蜜罐代理，当检测到网站试图诱导其使用或发送越权数据时触发警报（其逻辑与CHeaT框架[Ayzenshteyn等人，2025]有相似之处，但此处旨在保护代理而非实施攻击）。

6 Conclusion and Future Work

• 略