AI浏览器安全风险曝光 南洋理工破解Web Agent底层机制
（图片来自网络）
AI浏览器安全风险事件：OpenAI Atlas、Perplexity Comet等AI浏览器推出后，网页自动化效率提升，但智能爬虫威胁加剧。南洋理工大学团队研发的WebCloak，创新性地混淆网页结构与语义，成功破解Web Agent底层机制，为数据安全筑牢轻量高效防线，助力抵御新型智能攻击，守护网络安全。
南洋理工大学等团队联合研发的WebCloak，针对性破解Web Agent底层机制，填补LLM驱动爬虫防御技术空白。项目通过混淆网页结构与语义，打破智能爬虫对网页结构的依赖，为数据安全提供防御方案。
AI浏览器（如OpenAI Atlas）以“自然语言驱动网页自动化”为核心优势，但“解析-理解-执行”的技术原理带来新型攻击模式——攻击者可操控Web Agent实现自然语言驱动的爬虫自动化。为研究该问题，研究者构建涵盖电商、旅游等5类场景，含50个网站、237个网页快照等的LLMCrawlBench基准数据集，对32种主流Web Agent系统测评。
测评显示，三种主流Web Agent范式（LLM生成爬虫脚本、原生LLM爬虫、LLM驱动Web Agent）均能有效绕过传统反爬手段。其中，LLM生成爬虫脚本（L2S）召回率达84.2%，原生LLM爬虫（LNC）达98.0%，LLM驱动Web Agent精度达88.8%。面对这些智能爬虫，传统防御方案存在明显短板：Web Agent可模拟真实浏览器环境，破除IP/UA审查；多模态LLM破解验证码成功率提升，验证码形同虚设；面对大规模“小白”攻击者，服务器端行为分析开销过高。
研究团队逆向分析主流Web Agent，发现其依赖“解析-理解”双层工作流，而其中存在技术漏洞。WebCloak针对此设计双层防御方案：动态结构混淆（随机化结构+客户端还原）与优化语义迷宫（上下文误导+对抗性线索），在不影响人类用户浏览体验的前提下，攻破Web Agent解析与理解阶段的依赖。
实验验证显示，WebCloak全面击败主流Web Agent，对Gemini-2.5-pro、Crawl4AI、Browser-Use等代表性Agent，将爬虫召回率锐降至零，且能抵御自适应攻击。性能开销极致轻量化，服务器端配置仅3分钟/页，客户端还原平均0.052秒，页面大小增幅仅20.8%，用户体验感知极低（91%参与者未感知差异）。
WebCloak作为客户端解决方案，支持主流浏览器及多系统，对图片、文本、音频等多类型资产有效，适用于电商平台、内容创作者等数据敏感场景，为AI浏览器时代的网页安全提供落地方案，研究团队将持续优化以应对技术演进。
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