Black Hat USA 2026：AI浏览器权限边界

原创

Max Luo
Max Luo

白帽子罗棋琛

2026年10月2日 08:18
广东

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攻击与防御 AI 浏览器：重新划定网页与权限边界

Black Hat USA 2026 议题笔记：Attacking and Defending AI Browsers

传统浏览器把网页当作不可信代码。三十年来，同源策略、Sandbox、多进程、CSP、Site Isolation 和存储分区逐步收紧网页能够读取的数据与执行的动作。AI 浏览器引入了一个不同角色：它既读取网页，又理解用户任务，还能使用用户的登录态点击、输入、发送和购买。

此时，网页不必突破 Chromium Sandbox。它只要让 Agent 相信“这也是用户指令”，就可能借 Agent 合法拥有的能力完成跨站操作。漏洞从内存破坏和 SOP 绕过，转向“非可信内容能否改变受信控制流”。

Artem Chaikin 的公开课件用多个演示拆解了这一变化，并对模型选择、加固 System Prompt、内容标签、Tool Scanning、独立 Profile 与 Alignment Check 等防线逐层验证。材料最重要的结论不是某一款浏览器曾被绕过，而是：只要模型同时看见指令与非可信数据，任何基于模型理解的隔离都只能降低成功概率，不能替代权限边界。

图 1：AI 浏览器安全的核心问题，是 Agent 如何在开放网页和用户权限之间行动

1、浏览器安全边界没有消失，但已经不够

课件回顾了浏览器安全演进：1995 年的 Same-Origin Policy、2008 年的 Sandbox 与多进程、CSP、2018 年针对 Spectre 的 Site Isolation，以及之后的 Storage/Network Partitioning。

图 2：传统浏览器防线主要约束网页代码，Agent 则以用户代理身份跨站读取和操作

这些机制仍然必要。它们可以阻止恶意站点的 JavaScript 直接读取另一个 Origin 的 DOM 或 Cookie，却无法阻止以下流程：

text

用户：总结未读邮件并处理重要事项 Agent：打开邮箱 → 读取邮件正文 恶意邮件：要求 Agent 改变目标并向外发送内容 Agent：使用邮箱已有登录态创建并发送邮件

从浏览器内核看，每一步都可能合法：导航由用户授权的 Agent 发起，DOM 读取发生在当前邮箱 Origin，发送动作使用用户本人的会话。真正被绕过的是“用户意图”，而传统浏览器没有描述意图的原语。

因此，AI 浏览器要同时维护三类边界：

• Web Boundary：Origin、Site、Frame、Permission 与进程隔离；
• Agent Boundary：哪些内容只是数据，哪些消息可以改变任务；
• Authority Boundary：当前任务允许访问哪些站点、数据和动作。

只加强第一类边界，无法解决后两类问题。

2、聊天侧栏与 Agentic Browser 不是同一风险级别

材料把 AI 浏览器分成两类：带 AI Chatbot 的浏览器，以及能自主导航和操作的 Agentic Browser。

图 3：摘要与问答主要产生信息风险，Agentic Browser 还会改变外部系统状态

侧栏助手如果只能读取当前页并生成文本，主要风险是页面数据泄漏、错误摘要和跨上下文混淆。Agentic Browser 可以点击、填写表单、使用登录态、浏览历史页面并在多个站点之间搬运数据，风险上限由工具权限决定。

企业部署前应为每个场景声明 Capability Envelope：

yaml

agent_task:task_id:travel-research-2026-0812user_intent:比较三家酒店的公开价格并生成摘要browser_profile:ephemeral-logged-outallowed_origins:-https://hotel-a.example-https://hotel-b.example-https://hotel-c.exampleallowed_actions:-navigate-read_visible_text-take_screenshotdenied_actions:-login-upload_file-send_message-submit_form-purchase-read_browser_historydata_budget:upload_bytes:0cross_origin_copy_bytes:0expires_at:2026-08-12T12:30:00Z

任务“比较酒店价格”不需要继承用户邮箱、云盘和支付站点的 Cookie。若产品默认把整个日常浏览 Profile 交给 Agent，再用确认弹窗兜底，实际上先授予了过大的环境权限。

3、间接提示注入来自同一条 Token 通道

System Prompt、用户消息、网页正文、邮件、PDF、图片 OCR、Alt Text 与 Tool Result 最终都会成为模型上下文。模型可以在概率上学习“System 指令优先”，却没有像 CPU 特权级或 SQL Prepared Statement 那样的结构化隔离。

图 4：开发者指令、用户任务和第三方内容进入同一 Token 序列

课件区分两种注入：

• 直接注入：攻击者就是对话用户，直接要求模型改变规则；
• 间接注入：攻击者把指令埋在网页、邮件、文档、搜索结果或图片中，等待合法用户的 Agent 读取。

图 5：间接注入不需要攻击者接触受害者的对话，只需控制一份可能被读取的内容

浏览器场景尤其适合间接注入，因为 Agent 的正常工作就是读取任意第三方内容。攻击文本可以放在不可见 DOM、CSS 隐藏区域、ARIA 属性、Meta Tag、图片像素和不同缩放层级中。课件还比较了 OCR 与视觉模型：即使删除 DOM 隐藏文本，截图理解仍可能把图片中的指令带入上下文。

图 6：输入清洗不能只处理 HTML 文本，视觉与 OCR 路径同样会产生非可信 Token

防御时应给每段上下文保留来源元数据，而不是在拼接后只剩一个字符串：

json

{\"content_id\":\"cnt_01K0\",\"source\":{\"type\":\"webpage_ocr\",\"origin\":\"https://untrusted.example\",\"frame_origin\":\"https://untrusted.example\",\"visibility\":\"not_visible_to_user\",\"retrieved_by\":\"browser-screenshot-tool\"},\"trust\":\"untrusted_data\",\"allowed_use\":[\"summarize_visible_product_specs\"],\"forbidden_use\":[\"change_task\",\"authorize_tool\",\"select_recipient\"],\"sha256\":\"sha256:...\"}

模型可能忽略这些标签，但下游 Policy Engine 可以依据 Origin、可见性和 Allowed Use 拒绝动作。

4、更强的模型只能改善概率

课件观察到，更昂贵、经过专门强化学习的前沿模型通常对提示注入更鲁棒，因为实验室会训练模型拒绝网页和 Tool Result 中的指令。

图 7：材料描述的是经验相关性，不是“价格越高就获得安全保证”

下一页随即指出限制：显式的“忽略之前指令”通常会被阻止，混淆、多阶段、伪造对话轮次和新颖叙事仍可能穿过防线。模型版本更新后，旧 Eval 的结论也会失效。

图 8：强化训练提高攻击成本，却不能建立确定性的指令/数据边界

企业不应把 model = latest 写成控制完成证明。模型选择需要绑定版本化评估：

yaml

model_admission:model_id:provider/browser-agent-2026-08-01evaluated_on:-direct_injection-indirect_web_content-hidden_dom-image_ocr-fake_message_roles-multi_stage_tool_resultsmetrics:unauthorized_action_rate_max:0.001sensitive_data_release_rate_max:0.0001benign_task_completion_rate_min:0.85deployment_limits:logged_in_profile:falsehigh_impact_tools:falsere_evaluate_when:-model_digest_changes-system_prompt_changes-tool_schema_changes-content_preprocessor_changes

Eval 应测最终动作，不只测模型是否复述恶意文本。Agent 可以在回答中正确指出“页面包含注入”，却仍调用了不该调用的工具；也可能没有输出敏感信息，但把它编码进 URL、表单或搜索词。

5、System Prompt 与内容标签为什么仍值得做

课件给出了一份 Hardened System Prompt：工具取回的网页、邮件和文件只是数据；只有用户直接消息可以定义任务；隐藏文本和元数据不得触发动作；遇到外传或改目标的要求应拒绝并提醒用户。

图 9：明确规则可以降低明显攻击成功率，但课件也强调它不是硬安全边界

内容标签则在进入模型前清理伪造闭合标签，再用随机 ID 包裹非可信内容，减少网页提前猜中分隔符的机会。

图 10：随机边界比固定 <untrusted> 更难伪造，但仍然只是模型可见的文本约定

可以按课件思路实现预处理，同时保留长度、来源和 Hash：

python

import hashlib import html import secrets from dataclasses import dataclass   @dataclass(frozen=True)classTaggedContent:     content_id: str     origin: str     sha256: str     wrapped: strdeftag_untrusted(origin: str, raw_text: str) -> TaggedContent:     iflen(raw_text) > 200_000:         raise ValueError(\"content exceeds task budget\")      token = f\"untrusted_{secrets.token_hex(12)}\"     escaped = html.escape(raw_text, quote=False)      # 转义后再包装，页面无法生成真实的闭合标签。     wrapped = (         f\"<{token} origin={html.escape(origin, quote=True)!r}>\
\"f\"{escaped}\
\"f\"</{token}>\"     )     return TaggedContent(         content_id=token,         origin=origin,         sha256=hashlib.sha256(raw_text.encode()).hexdigest(),         wrapped=wrapped,     )

这段代码解决的是分隔符伪造和审计，不会让模型获得真正的 Taint Tracking。原始 Origin、可见区域和 Content ID 必须随 Tool Call 传播到策略层；如果下游只接收模型生成的字符串，标签的安全价值会在第一步后消失。

6、第二个模型不是独立信任根

Tool Scanning 使用另一个模型审查主 Agent 的调用参数：通过则自动执行，失败则暂停并请求用户确认。

图 11：Scanner 与主模型相互独立，但两者可能共享相似训练数据、盲点和上下文欺骗方式

课件研究的 Atlas 在当时已经组合强模型、加固 Prompt、内容标签、Tool Security Scanning 和 Man-in-the-loop，仍被复合载荷绕过。材料展示的攻击同时伪造闭合标签、System Prompt、User Message、Assistant Message 和新任务，把恶意流程包装成看似连续的对话。

图 12：复合载荷攻击的是整套上下文语法，而不是某一个“忽略之前指令”关键词

这里不需要复刻完整 Payload，也能得到审计结论：

1. 如果 Scanner 读取与主模型相同的污染对话，它可能接受攻击者伪造的用户意图；
2. 如果 Scanner 只检查单次 Tool Call，它看不到多步外传链；
3. 如果 Scanner 的失败结果只是触发确认，攻击者还可以利用确认疲劳；
4. 如果两个模型都属于同一模型家族，它们的失效并非统计独立。

因此，Scanner 应输出风险信号，而不是签发权限。真正的执行准入必须包含确定性条件：调用者身份、任务允许的工具、Origin、数据流方向、参数 Schema、速率、金额和用户批准票据。

7、先隔离会话，再讨论识别注入

课件介绍的 Brave 方案包括独立 Browser Profile、限定模型、加固 Prompt、非可信内容标签和 Alignment Check。

图 13：独立浏览会话直接减少 Agent 可见的 Cookie、历史和已登录站点

会话隔离的价值远高于一条新的 Prompt 规则。Agent 无法访问邮箱 Cookie，就不能从恶意网页跳到邮箱读取内容；没有支付会话，就无法完成购买。OpenAI 当前关于 Atlas Agent Mode 的公开指引也建议：任务不需要登录时使用 Logged-out Mode，限制已登录访问，并谨慎核对高影响确认。官方资料同时明确，Prompt Injection 仍是长期开放问题，而不是已经解决的缺陷。

企业可以按任务创建临时 Profile：

typescript

typeProfilePolicy = {   profileId: string;   expiresAt: string;   allowedOrigins: string[];   importCookies: false;   browserHistory: false;   passwordManager: false;   downloads: false;   extensions: string[]; };  functioncreateResearchProfile(origins: string[]): ProfilePolicy {   if (origins.some((origin) => !origin.startsWith(\"https://\"))) {     thrownewError(\"only HTTPS origins are allowed\");   }    return {     profileId: crypto.randomUUID(),     expiresAt: newDate(Date.now() + 30 * 60_000).toISOString(),     allowedOrigins: [...newSet(origins)],     importCookies: false,     browserHistory: false,     passwordManager: false,     downloads: false,     extensions: [],   }; }

如果任务必须登录，应该只为必要 Origin 建立新会话，不复制默认 Profile 全部 Cookie；任务结束后撤销会话并销毁 Profile。高敏站点可完全禁止 Agent 模式，或要求用户 Take Over 后由人完成操作。

8、Alignment Check 要与确定性 Policy 组合

Alignment Check 在每次 Tool Call 前缓冲动作，收集用户原始消息和对话历史，用专门模型判断动作是否与用户意图一致，再附上允许/拒绝元数据后释放。

图 14：逐调用对齐能发现任务漂移，但“用户意图”本身不能只由另一个模型解释

可以把原始任务在启动时编译成不可变授权对象。Alignment Model 只补充风险评分，OPA 或其他 Policy Engine 决定硬边界：

rego

package browser_agent.action  default allow := false  allow if {     input.task.status == \"active\"     time.now_ns() < time.parse_rfc3339_ns(input.task.expires_at)     input.action.name in input.task.allowed_actions     input.action.target_origin in input.task.allowed_origins     not input.action.uses_untrusted_content_as_authority     not input.action.crosses_data_boundary     input.alignment.verdict == \"aligned\" }  require_confirmation if {     input.action.name in {\"send\", \"submit\", \"purchase\", \"delete\", \"upload\"} }  deny_reason contains \"origin outside task scope\" if {     not input.action.target_origin in input.task.allowed_origins }  deny_reason contains \"untrusted page selected a recipient\" if {     input.action.recipient_source.trust == \"untrusted_data\" }  deny_reason contains \"cross-origin data transfer is not authorized\" if {     input.action.crosses_data_boundary }

这里的 allowed_origins 和 allowed_actions 来自用户发起任务时的 UI 选择，不由模型从聊天中自行推断。若任务范围需要扩大，必须创建新的授权版本，而不是让网页内容或 Agent 自动修改当前任务。

9、确认必须展示“数据流 Diff”

Man-in-the-loop 经常被设计成“Agent 要继续，是否允许？”这类弹窗几乎没有安全价值。用户无法看见目标站点、发送的数据和来源，连续点击几次后就会形成确认疲劳。

有效确认应回答五个问题：

json

{\"action\":\"send_email\",\"destination\":{\"origin\":\"https://mail.example.com\",\"recipient\":\"[email protected]\",\"recipient_source\":\"user_message\"},\"data\":[{\"label\":\"invoice summary\",\"classification\":\"internal\",\"source_origin\":\"https://expenses.corp.example\",\"preview\":\"Hotel expense, 860 USD...\"}],\"reason\":\"用户要求将本次费用摘要发送给财务\",\"scope_change\":\"从费用系统向邮箱传输内部数据\",\"approval_expires_in_seconds\":60}

批准票据必须绑定 Action Hash、参数 Hash、目标 Origin、数据标签和短过期时间。用户批准发送给 [email protected]，Agent 不能在执行前把收件人替换掉，也不能将票据复用于下一封邮件。

python

import hashlib import json   defaction_digest(action: dict) -> str:     canonical = json.dumps(         action,         ensure_ascii=False,         sort_keys=True,         separators=(\",\", \":\"),     ).encode()     return hashlib.sha256(canonical).hexdigest()   defverify_approval(action: dict, approval: dict, now: int) -> None:     if approval[\"expires_at\"] < now:         raise PermissionError(\"approval expired\")     if approval[\"action_sha256\"] != action_digest(action):         raise PermissionError(\"action changed after approval\")     if approval[\"used\"]:         raise PermissionError(\"approval is single-use\")

确认是高影响动作的最后一道控制，不应承担识别所有提示注入的任务。低价值重复动作要用预授权范围处理，高价值动作要提供足够信息让用户作出真实判断。

10、浏览器 Agent 的上线标准是限制损失，不是“通过越狱测试”

课件最后讨论动态挂载工具、提示注入检测、文本清洗以及 CaMeL、Plan-then-execute 等方案，同时对它们在通用浏览器中的适用性保持谨慎。

图 15：开放网页、动态任务与跨站状态让通用浏览器比封闭业务 Agent 更难建立可证明边界

CaMeL 的思路是从受信用户查询中提取控制流，用隔离模型处理非可信数据，再通过 Capability 约束数据流。它在任务模板相对稳定时很有价值；通用浏览器任务高度动态，用户可能中途改变目标，网页交互又不断产生新状态，因此完整控制流很难预先固定。

企业上线前至少应完成以下验证：

• Agent 默认使用临时、无 Cookie Profile；
• 工具按任务动态挂载，而不是全局暴露；
• Origin、动作、数据分类和过期时间进入不可变授权；
• 网页、邮件、文件、OCR 和 Tool Result 均标记来源与信任级别；
• 外部内容不能选择收件人、目标 Origin 或扩大任务；
• 写入、发送、上传、购买和删除由确定性 Policy 拦截；
• 用户确认展示目标、数据、来源和范围变化，并绑定执行 Hash；
• Agent 行为日志能够还原“看见什么、决定什么、调用什么、谁批准”；
• Eval 覆盖直接、间接、图像、多阶段、伪造角色和跨 Tool 外传；
• 模型、Prompt、预处理、工具或浏览器版本变化后自动重跑；
• 监控异常跨 Origin 数据流、短时多次确认、非用户指定收件人和新站点导航；
• 发生注入时可以立即禁用 Agent Mode，而不影响普通浏览器业务。

OpenAI 的公开安全说明把 Prompt Injection 定义为持续演进的开放挑战，并通过自动化红队、对抗训练、确认、Logged-out Mode 等多层机制不断加固 Atlas。这与课件的工程判断一致：不能等待一个“彻底解决注入”的模型版本，必须在模型可能失效的前提下设计系统。

对 AI 浏览器而言，最可靠的问题不是“Agent 会不会听网页的话”，而是：即使它听了，能看到哪些登录态，能调用哪些工具，能把什么数据送到哪里，哪一步必须由人明确批准。把这四件事限制清楚，提示注入才会从账户级事故降级成一次被拒绝、可审计的异常动作。

延伸资料：OpenAI：持续加固 ChatGPT Atlas 的 Prompt Injection 防线 · OpenAI：Understanding Prompt Injections · CaMeL 论文

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