EIA: Environmental Injection Attack on Generalist Web Agents for Privacy Leakage

Zeyi Liao, Lingbo Mo, Chejian Xu, Mintong Kang, Jiawei Zhang, Chaowei Xiao, Yuan Tian, Bo Li, Huan Sun

arXiv:2409.11295 · 2026-07-27 공개 · arXiv · PDF

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Abstract

Generalist web agents have demonstrated remarkable potential in autonomously completing a wide range of tasks on real websites, significantly boosting human productivity. However, web tasks, such as booking flights, usually involve users' PII, which may be exposed to potential privacy risks if web agents accidentally interact with compromised websites, a scenario that remains largely unexplored in the literature. In this work, we narrow this gap by conducting the first study on the privacy risks of generalist web agents in adversarial environments. First, we present a realistic threat model for attacks on the website, where we consider two adversarial targets: stealing users' specific PII or the entire user request. Then, we propose a novel attack method, termed Environmental Injection Attack (EIA). EIA injects malicious content designed to adapt well to environments where the agents operate and our work instantiates EIA specifically for privacy scenarios in web environments. We collect 177 action steps that involve diverse PII categories on realistic websites from the Mind2Web, and conduct experiments using one of the most capable generalist web agent frameworks to date. The results demonstrate that EIA achieves up to 70% ASR in stealing specific PII and 16% ASR for full user request. Additionally, by accessing the stealthiness and experimenting with a defensive system prompt, we indicate that EIA is hard to detect and mitigate. Notably, attacks that are not well adapted for a webpage can be detected via human inspection, leading to our discussion about the trade-off between security and autonomy. However, extra attackers' efforts can make EIA seamlessly adapted, rendering such supervision ineffective. Thus, we further discuss the defenses at the pre- and post-deployment stages of the websites without relying on human supervision and call for more advanced defense strategies.

한국어 요약

한 줄 요약

EIA는 웹 에이전트의 자율성을 악용해 사용자 PII를 유출하는 새로운 공격 방식으로, 최대 70%의 공격 성공률을 보인다.

핵심 기여도

핵심 아이디어

기존의 프롬프트 주입 공격과 달리, EIA는 웹 환경에 적응하여 시각적 변화를 최소화하면서 사용자 정보를 유출하는 방식이다. 공격자는 악성 요소를 웹 페이지에 삽입하고, 이 요소가 사용자 입력 필드와 유사하게 보이도록 설계하여 웹 에이전트가 이를 실수로 처리하도록 유도한다. 특히, Mirror Injection 전략은 정상 요소와 유사한 위치에 삽입되며, CSS와 JavaScript를 활용해 공격의 은밀함을 높인다. 공격 요소의 불투명도(opacity)는 기본적으로 0으로 설정되어 시각적 변화를 방지하지만, Relaxed-EIA는 이 값을 약간 높여 스크린샷 기반의 Action Generation 단계에도 영향을 미친다.

기술적 접근법

주요 결과

의의 및 한계

EIA는 기존 웹 공격과 달리 에이전트의 자율성을 악용하는 새로운 공격 범주를 제시하며, 웹 환경에 적응하는 방식으로 감지가 어려운 점에서 혁신적이다. 특히, PII 유출 성공률이 높고, 방어 전략이 제한적이라는 점에서 실질적인 위협으로 평가된다. 그러나 EIA는 인간 감시가 가능하다는 점에서 완전히 무력화되지 않으며, 이는 자율성과 보안 사이의 균형 문제를 제기한다. 또한, 공격이 웹 환경에 잘 적응되면 감시가 무효화되므로, 인간 감시에 의존하는 방어 전략은 한계가 있다.

실용적 활용

EIA는 웹 예약, 결제, 개인 정보 입력 등 PII가 필요한 웹 태스크를 수행하는 에이전트를 대상으로 하며, 특히 금융, 여행, 의료 등 민감한 정보를 다루는 산업에서 보안 위협으로 활용될 수 있다. 연구적으로는 웹 에이전트의 보안 강화, 방어 전략 설계, PII 유출 감지 기술 개발에 기여할 수 있다.