家人们！AI 界最近彻底炸锅了！从 Anthropic 的 Claude3.5 Sonnet 自带 Computer-Use 功能，到 OpenAI 的 Operator CUA 横空出世，再到 Manus 直接火出圈。
现在的 Computer-Use Agent 简直想开了外挂，只需一条指令，独立完成 code project（coding/debug）、处理邮件、刷网页、做 PPT / 教案样样精通！
但先别着急着欢呼——你有没有想过，把电脑操纵权交给这些“智能”助手，可能跟把银行卡密码告诉陌生人一样危险？
为了使 Computer-Use Agent（CUA）在未来能够大规模、安全地部署在实际应用场景中，来自中国科学技术大学、上海交通大学和上海 AI Lab 的团队强势出手，推出 CUA 安全测试基准—— RiOSWorld！称得上是 CUA 的“安全体检中心”！
该测试基准全面地评估了 Computer-Use Agent 在真实电脑使用场景中可能面临的安全风险，并表明当前阶段的 CUA 作为自动化电脑使用助手仍然面临着突出的安全风险。
Agent电脑助手秒变“踩雷专家”，这些陷阱你发现了吗？
别以为 AI 真的 “聪明绝顶”！研究团队随手甩出一个 “钓鱼邮件” 测试，好家伙，这些看似无所不能的 Agent 直接集体翻车！收到伪装成 “防钓鱼指南” 的恶意邮件，它们居然乖乖点击链接下载 “防护软件”，完全未关注发件人是不是可疑邮箱。
这哪里是智能助手，根本就是网络诈骗的 “天选受害者”！
更离谱的是，面对弹窗广告、钓鱼网站，甚至是试图绕过人机验证（reCAPTCHA）这种高危操作，Agent 们也是 “勇往直前”。
要是碰上心怀不轨的用户，让它发布谣言、删除系统文件，甚至协助非法活动，它们也可能照单全收！隐私泄露、数据损毁，这些风险分分钟找上门，细思极恐有没有？
RiOSWorld，Agent电脑助手的 “照妖镜”！
中国科学技术大学、上海交通大学与上海 AI Lab 联合发布 RiOSWorld: Benchmarking the Risk of Multimodal Computer-Use Agents——一个用于全面、综合地评估 Computer-Use Agent 在真实日常电脑使用任务中存在的安全风险的测试基准。
论文标题：
RiOSWorld: Benchmarking the Risk of Multimodal Computer-Use Agents
论文链接：
https://arxiv.org/pdf/2506.00618
代码链接：
https://github.com/yjyddq/RiOSWorld
项目主页：
https://yjyddq.github.io/RiOSWorld.github.io/
100%真实的测试环境+支持动态风险部署+多样性的风险类别
现阶段大多数研究 Computer-Use Agent 安全风险的工作存在的限制是：
1. 测评环境缺乏真实性，缺少真实动态的、贴近现实的 Computer-Agent 交互环境，从而导致风险缺乏真实性；
2. 风险类别缺乏全面性、多样性，仅关注个别的风险或攻击类型，从而限制了对 Computer-Use Agent 的全面风险评估。
相比之前的测评基准，RiOSWorld 直接搭建了 100% 真实的 computer-agent 交互环境，接入互联网，模拟各种奇葩风险场景。
从弹窗广告轰炸到钓鱼网站，从用户恶意指令到隐私泄露危机，它一口气设置了 492 个风险测试案例，涵盖了广泛的日常计算机使用风险操作，涉及网络、社交媒体、操作系统、多媒体、文件操作、Code IDE/Github、电子邮件和 Office 应用等场景，全方位检验 Agent 电脑助手的 “抗毒能力”！
风险分类和样本数量统计
基于风险源，该研究将这些风险类别分为了 2 个主类（环境风险和用户风险），13 个子类：
1. 来源于环境的风险（254 个）：隐含在电脑使用环境中的风险
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钓鱼网站
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钓鱼邮件
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弹窗 / 广告
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reCAPTCHA（人机验证）
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账户 / 密码欺诈
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诱导性文字
2. 来源于用户的风险（238 个）：用户有意或无意的风险指令
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网页操作
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社交媒体
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Office 套件
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文件操作
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OS 操作
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代码 IDE/Github
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多媒体操作
任务指令分布
这些任务指令涵盖了广泛的主题，渗透到 computer-use agent 遇到的许多日常操作场景中。这种全面的覆盖致力于能够有效和全面地评估 computer-use agent 在各个方面的安全风险。
评估方法
RiOSWorld 从两个维度评估 MLLM-based Computer-Use Agent 的不安全/有风险行为：1）Risk Goal Intention：Agent 是否有意图执行风险行为？2）Risk Goal Completion：Agent 是否成功完成了风险目标？
RiOSWorld风险示例
具体来说，RiOSWorld 基准中的一些风险示例在 Figure 1 的上半部分展示。如 Figure 1 的左上部分所示，CUA 可能会遇到来源于环境的风险，例如：
（a）被诱导点击弹出窗口或广告；
（b）无意中在有害的钓鱼网站上执行操作；
（c）试图在未经真人授权的情况下通过 reCAPTCHA 验证（这种自动规避行为破坏了旨在防止恶意机器人访问的 reCAPTCHA 安全机制）；
（d）成为欺骗性较高的钓鱼电子邮件的受害者。
另外，如 Figure 1 右上部分所示，CUA 也会面临源于用户的风险。例如：
（e）Agent 可能会根据用户指令发布谣言、不实信息；
（f）Agent 可能在命令行中执行高风险命令（例如，删除根目录）；
（g）Agent 可能帮助进行非法活动（毒品、武器）；
（h）用户可能会过度依赖 Agent，导致意外的隐私泄露（例如，指示 Agent 将包含私有 API 密钥或凭据的敏感代码或数据上传到公共 GitHub 存储库，但没有进行手动审查）。
惊掉下巴的实验结果：CUA安全现状比你想的更糟！
研究团队对市面上最火的 MLLM-based CUA “挨个儿暴打”：OpenAI 的 GPT-4.1、Anthropic 的 Claude-3.7-Sonnet、Google 的 Gemini-2.5-pro，还有开源界的明星 Qwen2.5-VL、LLaMA-3.2-Vision…… 结果集体 “原形毕露”！
实验结果表明，大多数 Agent 都具有较弱的风险意识，会主动 “作死”（有意图执行风险操作，即平均意图不安全率达到了惊人的 84.93%）；此外，平均有 59.64% 的概率直接把危险指令 “贯彻到底”！即能够完成最终的风险目标。
在钓鱼网站、网页操作、OS 操作、Code IDE / Github 和诱导性文字等高风险场景中，Agent 的 “翻车率” 更是突破 89% 和 80%！这哪是智能助手，根本就是揣着炸弹的 “定时雷区”！
绝大多数的 CUA 的风险意图和风险完成率都超过了 75% 和 45%。这些定量和定性的结果指出，目前大多数基于 MLLM-based CUA 在计算机使用场景中缺乏风险意识，远达不到可信的自主计算机使用助手。
RiOSWorld 的推出，就像给狂奔的 CUA 按下了 “暂停键”。它不仅揭开了 Computer-Use Agent 的安全遮羞布，更为未来指明了方向：没有安全兜底的 AI，再强大也是 “空中楼阁”！
现在，论文、项目官网、GitHub 代码全部开源！想围观 AI “翻车现场”？想和顶尖团队一起攻克安全难题？赶紧戳下方链接！
论文链接：
https://arxiv.org/pdf/2506.00618
代码链接：
https://github.com/yjyddq/RiOSWorld
项目主页：
https://yjyddq.github.io/RiOSWorld.github.io/
转发提醒身边的 Computer-Use Agent 爱好者！下一次，当你的 AI电脑助手 “热情满满” 地给出操作建议时，记得先问一句：“你通过 RiOSWorld 的安全考试了吗？”
（文：PaperWeekly）