MalURLBench：Web URL処理時のエージェントの脆弱性を評価するベンチマーク

要約

大規模言語モデル（LLM）を用いたWebエージェントが普及する中、偽装された悪意あるURLを処理する際の脆弱性が懸念されている。本研究は、この脅威を評価する初のベンチマーク「MalURLBench」を提案。12種類のLLMを用いた実験の結果、モデルが巧妙なURL攻撃に脆弱であることが判明し、軽量な防御モジュール「URLGuard」も提案された。

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