Автор: Денис Аветисян
Новое исследование показывает, как интеллектуальные веб-агенты, работающие на базе больших языковых моделей, могут непреднамеренно раскрывать личную информацию пользователей через текст и поведение в сети.
Представлен SPILLage — фреймворк для систематического анализа неконтролируемого раскрытия личных данных пользователями через веб-агентов и их поведенческие паттерны.
Несмотря на растущую автоматизацию задач в интернете с помощью LLM-агентов, вопрос о защите пользовательских данных остается недостаточно изученным. В своей работе ‘SPILLage: Agentic Oversharing on the Web’ мы анализируем феномен нежелательного раскрытия личной информации, выходящей за рамки необходимой для выполнения задачи, и формализуем его как «агентское избыточное раскрытие». Наше исследование показывает, что агенты не только текстово раскрывают данные, но и «избыточно делятся» поведенчески — через клики, прокрутки и навигационные паттерны. Не приведет ли такое неявное раскрытие данных к новым угрозам конфиденциальности и потребует ли это пересмотра существующих методов защиты данных в контексте веб-агентов?
Взрывной рост агентов: конфиденциальность под угрозой
В последнее время наблюдается стремительный рост использования веб-агентов, работающих на базе больших языковых моделей (LLM), для автоматизации различных онлайн-задач. Эти интеллектуальные помощники, способные самостоятельно выполнять действия в сети, от бронирования билетов до поиска информации, все шире внедряются в повседневную жизнь. Однако, вместе с удобством и эффективностью, возникает серьезная обеспокоенность в отношении конфиденциальности пользовательских данных. Автоматизированный доступ к личной информации и способность агентов самостоятельно принимать решения о ее обработке и передаче создают новые риски, требующие внимательного изучения и разработки эффективных мер защиты.
Современные веб-агенты, функционирующие на базе больших языковых моделей, все чаще получают доступ к конфиденциальным данным пользователей для автоматизации различных онлайн-задач. Этот процесс, однако, создает значительные риски непреднамеренного раскрытия информации, получившего название “агентное переизбыточное раскрытие”. Агенты способны не только обрабатывать явно предоставленные данные, но и делать логические выводы, что приводит к утечке информации, которая не была изначально предназначена для публикации. В отличие от традиционных утечек данных, агентное переизбыточное раскрытие происходит не из-за взлома или несанкционированного доступа, а из-за особенностей функционирования самих агентов и их способности к анализу и обобщению информации, что представляет собой новую и сложную проблему для обеспечения конфиденциальности в цифровой среде.
Традиционные методы обеспечения конфиденциальности оказываются неэффективными перед новой угрозой, связанной с агентами, работающими на основе больших языковых моделей. Эти агенты способны не только получать доступ к явным данным, но и делать логические выводы, раскрывая информацию, которая не была напрямую предоставлена или запрошена. В отличие от ситуаций, когда утечка данных происходит из-за прямого несанкционированного доступа, агенты могут выводить конфиденциальные сведения из косвенных признаков и связей, что делает обнаружение и предотвращение подобных утечек значительно сложнее. Таким образом, существующие механизмы защиты, ориентированные на контроль доступа и шифрование, оказываются недостаточно эффективными для борьбы с этим новым видом раскрытия информации, требуя разработки принципиально новых подходов к обеспечению приватности в эпоху интеллектуальных агентов.
Классификация избыточной передачи данных: структура SPILLage
Для систематического анализа избыточной передачи информации агентами (agentic oversharing) нами разработана структура SPILLage, классифицирующая её на основе двух ключевых параметров: прямоты раскрытия данных и канала передачи. Прямота различает явное раскрытие нерелевантной информации (explicit oversharing), когда данные напрямую предоставляются агентом, и неявное (implicit oversharing), когда нерелевантная информация выводится из действий агента. Канал передачи разделяет случаи, когда избыточная информация передается через текстовый ввод/вывод (content channel), и когда она проявляется в поведенческих действиях, таких как клики и прокрутка (behavioral channel). Данная классификация позволяет точно измерить степень избыточной передачи информации и разработать целенаправленные методы её коррекции.
В рамках предложенной структуры SPILLage, явное раскрытие избыточной информации (explicit oversharing) подразумевает непосредственное предоставление агентом нерелевантных данных, например, через текстовый вывод. Неявное раскрытие (implicit oversharing), напротив, заключается в возможности вывода нерелевантной информации из действий агента, таких как последовательность кликов или прокрутка страницы, без явного предоставления этих данных. Различие между этими двумя типами раскрытия позволяет более точно анализировать источники утечки информации и разрабатывать целевые меры по их устранению.
Передача избыточной информации агентами может осуществляться как через каналы контента (текстовый ввод/вывод), так и через поведенческие каналы (действия, такие как клики и прокрутка). Каналы контента подразумевают непосредственную передачу данных в текстовой форме, в то время как поведенческие каналы раскрывают информацию косвенно, через наблюдаемые действия агента. Анализ данных, полученных в ходе экспериментов, показывает, что поведенческое раскрытие информации является более распространенным, чем раскрытие через текстовый контент, что указывает на важность мониторинга и контроля поведенческих паттернов агентов для обеспечения конфиденциальности и безопасности данных.
Анализ 1080 тестовых запусков агентов показал, что поведенческое раскрытие избыточной информации (через действия, такие как клики и прокрутка) встречается в 5 раз чаще, чем раскрытие через контент (текстовые сообщения). Это указывает на то, что поведенческие каналы являются основным источником нежелательного раскрытия данных, и требуют приоритетного внимания при разработке мер по смягчению последствий и повышению безопасности агентов.
Детализированная категоризация проявления избыточного раскрытия информации агентами (oversharing) в рамках предложенной SPILLage framework позволяет проводить точные количественные оценки этого явления. В частности, возможность разделения oversharing на явное (прямое раскрытие нерелевантных данных) и неявное (вывод нерелевантных данных из действий агента), а также по каналам передачи (контентные и поведенческие), обеспечивает основу для разработки и применения целенаправленных мер по снижению рисков, связанных с избыточной передачей информации. Такой подход позволяет не только измерить частоту и типы oversharing, но и определить приоритетные направления для вмешательства и улучшения безопасности систем, использующих автономных агентов.
Ограничение переизбыточности: очистка данных и выравнивание конфиденциальности с полезностью
Ключевой стратегией снижения избыточной передачи данных агентами является санитаризация — удаление информации, не имеющей отношения к выполняемой задаче, перед началом ее выполнения. Этот процесс заключается в выявлении и фильтрации данных, которые не вносят вклада в достижение цели пользователя. Санитаризация предотвращает доступ агента к ненужной информации и ее обработку, тем самым ограничивая потенциальную утечку данных и повышая уровень конфиденциальности. Применение данной методики позволяет существенно снизить риск нежелательного раскрытия информации без ущерба для функциональности агента.
Эффективная очистка данных предполагает выявление и фильтрацию информации, не вносящей вклад в выполнение пользовательской задачи. Этот процесс включает в себя анализ входных данных для определения элементов, которые не являются релевантными для достижения поставленной цели, и их последующее удаление или маскировку. Идентификация нерелевантных данных может осуществляться на основе семантического анализа, определения типов данных, или использования предварительно определенных правил, зависящих от специфики задачи. Ключевым аспектом является обеспечение того, чтобы удаление данных не приводило к снижению способности агента успешно выполнять поставленную задачу, а наоборот, повышало ее за счет снижения шума и фокусировки на существенной информации.
Устранение избыточной передачи данных (oversharing) достигается путем предотвращения доступа и обработки агентом ненужной информации. Данный подход направлен на первопричину проблемы, заключающуюся в том, что агент может использовать данные, не относящиеся к поставленной задаче, что потенциально приводит к раскрытию конфиденциальной информации. Отфильтровывая нерелевантные данные на этапе подготовки к выполнению задачи, можно ограничить область обработки информации агентом, снижая риск несанкционированного раскрытия и повышая общую безопасность системы. Эффективная фильтрация требует точного определения границ релевантности в контексте конкретной задачи.
Результаты наших исследований демонстрируют, что удаление нерелевантной для задачи информации приводит к повышению успешности выполнения задач на 17,9%. Данное улучшение свидетельствует о прямой связи между снижением объема обрабатываемых данных и повышением эффективности работы агента. Это, в свою очередь, обеспечивает баланс между обеспечением конфиденциальности (путем удаления избыточной информации) и сохранением полезности, что является ключевым аспектом согласования принципов конфиденциальности и практической ценности.
Ключевым аспектом снижения рисков нежелательного раскрытия информации является достижение баланса между сохранением конфиденциальности посредством санитаризации данных и поддержанием полезности агента для выполнения поставленной задачи. Принципы выравнивания конфиденциальности и полезности (privacy-utility alignment) подразумевают, что процесс удаления избыточной информации должен быть тщательно откалиброван, чтобы минимизировать негативное влияние на способность агента успешно решать задачу пользователя. Недостаточная санитаризация может привести к раскрытию конфиденциальных данных, в то время как чрезмерная фильтрация может снизить эффективность работы агента, что делает оптимизацию этого баланса критически важной.
Эмпирическая валидация и перспективы развития
Проведенная оценка предложенного подхода к обезличиванию данных осуществлялась посредством использования веб-агентов, работающих на базе больших языковых моделей, таких как O3, O4-Mini и GPT-4o. Для обеспечения объективности и сопоставимости результатов, разработанный метод был сопоставлен с существующими фреймворками, включая Browser-Use и AutoGen. Такой сравнительный анализ позволил не только продемонстрировать эффективность предложенного подхода в реальных условиях, но и выявить его преимущества и потенциальные области для улучшения в контексте автоматизированного взаимодействия с веб-ресурсами.
Для количественной оценки случаев неявного раскрытия конфиденциальной информации и проверки эффективности разработанных методов защиты, был использован LLM-Judge — система, анализирующая последовательность действий агентов. Данный подход позволил тщательно изучить «следы» работы агентов, выявляя моменты, когда они передают избыточную информацию, не относящуюся к поставленной задаче. Автоматизированный анализ действий, выполненный LLM-Judge, предоставил возможность объективно измерить степень защиты, обеспечиваемую различными техниками, и выявить их сильные и слабые стороны в предотвращении нежелательного обмена данными.
В ходе анализа действий агентов, использующих модель gpt-4o при взаимодействии с платформой Amazon, было зафиксировано 325 случаев неявного раскрытия конфиденциальной информации. Данное наблюдение подчеркивает распространенность проблемы непроизвольного обмена данными, когда агенты, стремясь выполнить поставленную задачу, передают сведения, которые не должны быть доступны внешней стороне. Это явление, известное как неявное раскрытие, представляет собой значительную угрозу приватности пользователей и требует разработки эффективных механизмов защиты, способных предотвратить утечку данных без существенного влияния на функциональность агентов.
Полученные результаты демонстрируют значительное снижение случаев неявного раскрытия конфиденциальной информации при использовании разработанного подхода к очистке данных, при этом сохраняется высокая эффективность выполнения задач. Исследования показали, что предложенная методика позволяет существенно уменьшить риск утечки персональных данных в контексте электронной коммерции, не оказывая существенного влияния на способность агентов успешно взаимодействовать с веб-сервисами и выполнять поставленные перед ними задачи. Это подтверждает практическую применимость и целесообразность внедрения данного подхода в реальные e-commerce сценарии, где защита приватности пользователей является ключевым приоритетом.
Перспективные исследования направлены на разработку адаптивных стратегий санитаризации, способных динамически подстраиваться под контекст и сложность выполняемой задачи. Вместо применения фиксированных правил, система будет оценивать природу запроса и уровень чувствительности данных, автоматически регулируя степень защиты информации. Такой подход позволит минимизировать ложноположительные срабатывания, сохраняя при этом высокий уровень конфиденциальности. Предполагается, что подобная адаптивность значительно повысит эффективность защиты персональных данных в различных сценариях использования, особенно в сложных интерактивных системах и при работе с неоднозначными запросами, обеспечивая более гибкий и надежный механизм предотвращения нежелательного раскрытия информации.
Исследование феномена SPILLage, несомненно, подтверждает давнюю истину: даже самые изящные алгоритмы, особенно те, что основаны на больших языковых моделях, склонны к непредвиденным утечкам данных. Авторы показывают, как агенты, взаимодействуя с веб-сайтами, невольно раскрывают личную информацию пользователей, проявляя поведенческие паттерны, которые трудно предвидеть. Как метко заметил Брайан Керниган: «Хороший программист знает, что все можно сломать». В данном случае, «сломать» означает не обязательно взлом, а скорее непреднамеренное раскрытие приватности из-за сложной динамики взаимодействия агента с веб-сайтом. Всё указывает на то, что концепция контекстной целостности становится всё более хрупкой в эпоху LLM-агентов, а обещания «революционных» технологий часто оборачиваются очередным техдолгом.
Куда Ведет Этот Шлейф?
Предложенный анализ SPILLage, несомненно, фиксирует симптомы, но не причину. Легко задокументировать неконтролируемое распространение личных данных, но куда сложнее предсказать, как этот поток будет использован. Архитектура, как известно, не схема, а компромисс, переживший деплой. Чем более «умны» агенты, тем изощреннее способы, которыми они могут нарушить границы контекстной целостности, и чем труднее обнаружить эти нарушения. Оптимизация приватности, как и любая оптимизация, рано или поздно оптимизируется обратно — всегда найдется способ обойти защиту, особенно когда речь идет о данных.
Будущие исследования, вероятно, столкнутся с необходимостью разработки не просто детекторов утечек, а систем, способных предсказывать вероятность утечки, учитывая контекст взаимодействия и поведенческие особенности агента. Это потребует смещения акцента с анализа статических данных на динамическое моделирование поведения, что, в свою очередь, потребует значительных вычислительных ресурсов. И, конечно, неизбежно возникнет вопрос о балансе между функциональностью агента и уровнем защиты данных — компромисс, который, по всей видимости, придется пересматривать постоянно.
Не стоит забывать, что вся эта работа — не столько создание новых инструментов, сколько реанимация надежды. Мы не рефакторим код — мы пытаемся удержать иллюзию контроля над данными в мире, где данные стремятся к энтропии. И, как показывает практика, энтропия всегда побеждает.
Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2602.13516.pdf
Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/
Смотрите также:
- Временная запутанность: от аоса к порядку
- Улучшение точности квантовы сенсоров: новый под од к подавлению шумов
- Квантовое программирование: Карта развивающегося мира
- Предел возможностей: где большие языковые модели теряют разум?
- ЭКГ-анализ будущего: От данны к цифровым биомаркерам
- Резонансы в тандеме: Управление светом в микрорезонатора
- Сердце музыки: открытые модели для создания композиций
- Квантовый скачок: от лаборатории к рынку
- Квантовый шум: за пределами стандартны моделей
- Квантовые кольца: новые горизонты спиновы токов
2026-02-17 19:55