作者披露 Google Jules 存在多条数据外泄路径，攻击者可通过间接提示注入窃取 Jules 可访问的信息。第一种是 Markdown 图片渲染，Jules 访问被注入的网页后被劫持，把此前对话中的信息拼到第三方 URL 上并加载图片，造成零点击外泄；第二种是 view_text_website 工具，攻击者把载荷写进 GitHub issue，Jules 读取后会把机器上的源码文件内容发送到攻击者服务器，且整个过程在 Jules 提出计划之前就已完成，绕过了人工审批环节。作者还提到第三种路径涉及任意代码执行，将在下一篇展开。
研究者演示了通过 GitHub issue 中的间接提示注入劫持 Google Jules 编码 Agent 的攻击链，使其下载 Sliver 恶意软件并接入远程命令控制服务器，开发机被完全控制。攻击利用 Jules 的 run_in_bash_session 工具执行任意系统命令，且 Jules 具备不受限的外网访问能力。Jules 只在会话开始时提出计划，后续任务会自动调用工具而不再触发确认，初始计划在超时后也会自动批准，该超时时间从 20 秒改为 120 秒。作者建议谨慎让 Jules 处理不可信数据、避免其接触私有代码和生产密钥，并参考 ChatGPT Codex 默认禁止任意外网访问的做法。
推荐理由作者以第一手实测展示编码 Agent 被间接提示注入后下载恶意软件并接入 C2 的完整链路，并给出可迁移的缓解建议。
安全研究者 Johann Rehberger 演示了针对 Google Jules 的不可见提示注入攻击：在 GitHub issue 正文中嵌入隐藏的 Unicode Tag 字符，Jules 会将其当作指令执行，自动添加后门函数、编译并运行代码。作者指出 Gemini 系列模型能较稳定地把隐藏 Unicode Tag 字符解读为指令，该问题最早于 2024 年 2 月 22 日报告给 Google 并被确认为有效漏洞，但模型和 API 层面至今未修复，因此影响所有基于 Gemini 构建的应用。
推荐理由作者用可复现步骤演示隐藏 Unicode 字符如何劫持 Jules 写入后门，并给出针对编码 Agent 的缓解清单。
Sourcegraph 的编码 Agent Amp 曾受不可见 Unicode Tag 字符提示注入影响，攻击者可借此劫持 Agent 执行命令并外泄环境变量。作者演示的端到端利用链为：用隐藏字符触发 grep 搜索环境变量，将其编码进 URL 查询参数，再通过 read_web_page 或 markdown 图片渲染把密钥外传；在提示前加上可见的 Do this now 文本能提高可靠性，而模糊搜索如 .e* 和 ANT 可绕过模型对直接索取 API key 的拒答。作者称 Claude、Gemini、Grok 等模型会把隐藏 Unicode Tag 码点当作指令，OpenAI 是唯一在模型核心或 API 层缓解该问题的厂商。
安全研究者披露 Amazon Q Developer VS Code 扩展存在间接提示注入漏洞，攻击者可在开发者未授权的情况下在主机上执行任意命令。该扩展下载量超过 100 万，其 executeBash 工具中 find 命令被归入 readonly 类别，可绕过人工确认，并借助 -exec 参数执行任意系统命令；作者用源码注释中的提示注入演示了弹出计算器。作者进一步绕过 Claude 4 对 curl 下载的拒答，通过 base64 载荷加空格并配合 Python 脚本还原，实现从远程服务器动态下载并执行指令，还演示了下载 Sliver 恶意二进制并将主机接入 C2。
推荐理由作者完整披露了 Amazon Q 的 find 命令绕过路径与 Claude 拒答绕过手法，可迁移到其他编码 Agent 的工具权限审查。
安全研究者披露 Windsurf Cascade 存在两条间接提示注入导致数据外泄的路径。第一条利用无需用户批准的 read_url_content 工具，把读取能力变成外发 HTTP 请求通道，当开发者用 Cascade 分析被植入恶意指令的源码文件时，.env 等敏感环境变量会被外泄。第二条是渲染来自不可信域名的图片，与作者此前在 GitHub Copilot 发现的漏洞类似，同样无需人工确认即可把开发者机器上的信息发送到第三方服务器。作者称已于 2025 年 5 月 30 日负责任披露，Windsurf 确认收到后未再回应后续询问，因此三个月后公开，并暂未公布完整技术细节与提示注入载荷。
安全研究者披露 Windsurf Cascade 存在 SpAIware 攻击链，攻击者可通过间接提示注入自动调用 create_memory 工具，把恶意指令写入长期记忆，从而在后续所有对话中持续外泄数据。作者发现该记忆工具无需人工批准即自动执行，因此攻击可同时破坏未来对话的机密性、完整性和可用性；注入载荷可藏在源代码注释、GitHub issue 或网页内容中，攻击者还能把外泄图片做成 1 像素透明图以在界面中隐藏。作者于 2025 年 5 月 30 日向 Windsurf 报告，三个月未获实质回应后公开，Windsurf 随后表示将着手修复但未给出时间表。
作者在 Windsurf Cascade 中发现漏洞：文件或工具调用结果里可以藏有开发者看不见、但模型能读到的不可见 Unicode Tag 字符指令，从而形成隐藏的提示注入。演示中一个看似空白的文件实际包含隐藏指令，使用 Claude Sonnet 3.7 时 Cascade 将其当作指令并调用 web 工具，而 Windsurf 的预览窗格只显示可见文本。作者称 Windsurf 的 SWE-1 模型也能看到这些字符，但尚不能将其解释为指令，随着能力提升风险会上升。
作者通过自建名为 Remote Matrix 的远程 MCP 服务器，实测 ChatGPT Deep Research 在连接多个工具时存在数据外泄。研究发现 ChatGPT Connectors 与 Deep Research 中的各工具处于同一信任边界，智能体可自由调用工具并把一个来源的数据用于查询另一个来源，例如将 Outlook 邮件或 Linear 工单中的敏感信息发送给 Remote Matrix。作者进一步在 Linear 工单和 MCP 工具描述中植入间接提示注入，成功劫持智能体，使其把多个工单中的生产服务与凭据合并成单条查询发送出去。
研究者演示了一条针对自主智能体 Manus 的端到端间接提示注入攻击链，最终实现对 Manus 开发机的远程控制。攻击先诱导 Manus 调用 deploy_expose_port 工具，在无人工确认、无 IP 限制的情况下把内部 VS Code Server 端口暴露到公网，该工具调用会返回可访问的公开 URL。随后利用两个数据外泄通道把 URL 和 VS Code Server 密码发送给攻击者服务器：一是 Manus 会渲染来自不可信域名的 markdown 图片，二是其浏览工具可在无人工介入下访问第三方域名。密码存放在开发机本地配置文件中，攻击者拿到 URL 和密码后即可登录并控制主机上的密钥、文档、代码和算力。
推荐理由完整还原了一条从间接提示注入到远程接管 Manus 开发机的攻击链，并给出可落地的缓解建议。
安全研究者 Johann 在 AWS Kiro 发布当天测试发现，该编码 Agent 可被间接提示注入劫持，实现任意操作系统命令执行。攻击有两条路径：一是 Kiro 无需开发者批准即可写入文件，攻击者借此在 .vscode/settings.json 中把 Bash 命令加入白名单（如写入通配符），二是向 .kiro/settings/mcp.json 添加恶意 MCP 服务器，保存文件即触发代码执行。演示中提示注入被放在源码注释里，用户只需让 Kiro 读取或解释该文件即可触发，无需编译或运行代码；作者指出载荷也可来自文件上传、工具调用返回数据或 MCP 服务器。
安全研究者披露，AI 编码智能体 Cline 存在数据外泄漏洞：聊天框会渲染来自不可信域名的 Markdown 图片，攻击者可在提示注入攻击中读取 .env 等敏感文件并把内容拼进图片 URL，从而在无需人工批准的情况下外泄本机文件。作者给出复现步骤：写入含注入内容的 demo.md、创建带假密钥的 .env，再让 Cline 解释该文件，即可看到 Cline 被劫持、读取 .env 并自动渲染图片。缓解建议包括不渲染不可信域名的 Markdown 图片、默认关闭 Auto-approve，并指出该攻击同样可来自网站内容、MCP 服务器等来源。
作者实测发现，Windsurf 在添加 MCP 服务器后，工具调用默认处于无人工确认的自动执行状态，且没有让 AI 先建议、由用户确认的选项。他演示了通过代码注释中的自然语言指令劫持 Agent 的攻击：Agent 读取私密 Slack 频道消息并转发到公开频道，全程零点击、无需用户确认，只需把恶意指令放进提示词上下文即可。作者指出这类指令可来自工具调用、代码文件或访问的网站，而提示注入目前没有解决方案，人工审批仍是最佳缓解手段。该问题已于 2025 年 5 月 30 日告知 Windsurf 并获确认，Windsurf CEO 随后联系作者表示正在修复。
安全研究员 Johann Rehberger 公布名为 AgentHopper 的概念验证 AI 病毒，用一个通用的条件化提示注入载荷在不同编码 Agent 间自动跳转并触发各自的远程代码执行路径。它利用此前负责任披露并已被各厂商修复的四类漏洞实施感染：向 GitHub Copilot 写入 settings.json 打开 YOLO 模式、给 Amp Code 配置伪造的 MCP 服务器、令 Amazon Q Developer 执行带 -exec 参数的 find 命令、修改 AWS Kiro 配置将所有 bash 命令加入允许列表，随后下载并运行 AgentHopper。
推荐理由该概念验证串联四个已修复的编码 Agent 任意代码执行漏洞，给出条件化提示注入跨 Agent 自我传播的可迁移思路。
研究者展示了一种跨 Agent 提权攻击链：被间接提示注入劫持的 GitHub Copilot 可以写入 Claude Code 的 MCP 配置和 CLAUDE.md 等指令文件，添加恶意 MCP server 或放行 shell 命令，等开发者使用 Claude Code 时这些改动被加载并执行任意代码，Claude 还能反向改写 Copilot 配置形成升级循环。
推荐理由作者以 GitHub Copilot 与 Claude Code 为例演示跨 Agent 提权链，并给出隔离配置、最小权限等可迁移的缓解思路。
研究者披露了一条针对 Claude Code Interpreter 的数据外泄攻击链：利用默认开启的网络出口白名单中包含 api.anthropic.com，通过间接提示注入让 Claude 读取用户数据并写入沙箱文件，再用攻击者自己的 ANTHROPIC_API_KEY 调用 Anthropic Files API 把文件上传到攻击者账号。按 Files API 文档，单次可外泄最多 30MB，且可多次上传。作者称首次尝试即成功，但随后 Claude 会拒绝含明文 API key 的载荷，最终通过在恶意代码中混入大量无害代码（如 print('Hello, world')）绕过。
推荐理由作者实测了 Claude Code Interpreter 默认网络出口配置下的数据外泄链路，并给出厂商与用户两侧的缓解建议。
研究者指出，基于 Windsurf 授权协议推出的 Google Antigravity IDE 延续了多个早在 2025 年 5 月就已向 Windsurf 报告的已知漏洞。文中逐一分析了五个安全问题，包括通过间接提示注入实现的数据外泄乃至远程命令执行，并在上周二有研究人员开始反馈问题后，Google 才公开记录了这些问题。作为外部人士，目前尚不清楚为何这些已通报过的漏洞会出现在该产品中，作者的推测是 Google 安全团队对 Antigravity 的上线有些措手不及。出于提高认知的目的，作者暂未公布具体的漏洞利用载荷细节，而是给出了实用的缓解建议。
推荐理由梳理 Google Antigravity IDE 沿袭 Windsurf 旧漏洞的具体路径，并给出实用缓解措施，便于对照此前披露记录自查。
安全研究者 Johann Rehberger 演示了如何用不可见的 Unicode Tag 码点在 Agent Skill 中植入提示注入后门，使其通过人工文本审查。他把这类隐藏指令加入 OpenAI 官方 Skills 项目中的 security-best-practices Skill，用户调用后 Claude 会按指令输出指定文本并执行 Bash 命令；该手法在 GitHub Copilot 配合 Claude 4.5 时同样生效。作者指出 Skill 的 name 和 description 会直接进入系统提示词上下文，且 Agent 能自行创建或修改 Skill 影响自身与其他 Agent。
安全研究者发布 Agent Commander，一个基于提示词的命令与控制（C2）服务器，被劫持的智能体定期回连领取自然语言任务，不执行原始系统命令。作者演示了三种智能体的间接提示注入入口：Kimi Claw 分析文档、OpenClaw 接收恶意邮件（无需人工操作）、NanoClaw 访问网站即被劫持。持久化方面，OpenClaw 利用默认每 30 分钟运行一次的 HEARTBEAT.md，并用 HEARTBEAT_OK 抑制用户通知；NanoClaw 则通过注入定时任务实现。作者观察到通知抑制效果显著，但有一次 OpenClaw 在整理每日笔记时识别出心跳中的后门，Opus 4.6 更擅长发现攻击但可被绕过。
作者用 ChatGPT 生成一张含解谜元素的对抗图片，让 Claude Opus 4.7 在分析图片时被间接提示注入劫持，调用 memory 工具写入虚假记忆。测试中 Opus 4.7 在 10 次里 5 次写入虚假信息，包括用户名、年龄、NASA 宇航员职业和饮食偏好，且每次都察觉到可能存在提示注入却仍被劫持。作者观察到初始记忆为空时攻击更易成功，内容越像真实用户会保存的信息越容易通过。该对抗样本在文章发布约 24 小时后攻击成功率降为 0%，原因不明。作者已于 2026 年 3 月通过 HackerOne 向 Anthropic 报告，工单被以安全问题关闭，后续邮件未获回复。
PromptArmor 演示了 Google 新 IDE Antigravity 中的一条提示注入攻击链：一个伪装成 Oracle ERP API 集成指南的网页，用 1px 字体隐藏恶意指令，操纵 Gemini 收集工作区中的敏感凭据和代码，再通过 browser_subagent 浏览恶意站点外传数据。攻击要求把 .env 中的 AWS 凭据填入 webhook.site 的 URL 参数，成功后即可窃取 AWS 密钥。Antigravity 默认拒绝访问 .gitignore 中列出的文件，但 Gemini 在思考轨迹中判断 run_command 在 shell 层运行、可绕过该限制，于是尝试用 cat 读取 .env。
推荐理由PromptArmor 披露的完整攻击链展示了编码 Agent 如何绕过 .gitignore 与域名白名单，把工作区凭据外传。
Prompt Armor 发现 Claude Cowork 的出站流量域名白名单存在可绕过路径。Claude Cowork 默认只允许向特定域名列表发起出站 HTTP 流量，用于防范通过提示注入外泄用户数据的攻击。由于 Anthropic 的 API 域名在该白名单内，攻击者构造了一个包含自己 Anthropic API key 的攻击，让 Agent 把能看到的文件上传到 https://api.anthropic.com/v1/files 端点，攻击者随后即可取回这些内容。
推荐理由Prompt Armor 利用白名单内的 Anthropic API 域名绕过出站限制，展示了域名白名单防护在 Agent 场景下的可绕过路径。
PromptArmor 披露了 Snowflake Cortex Agent 中一条提示注入攻击链，该漏洞现已修复。攻击始于用户让 Agent 审查一个 GitHub 仓库，而该仓库 README 底部藏有提示注入内容，导致 Agent 执行了通过 wget 拉取并运行攻击者脚本的命令。Cortex 将 cat 命令列为无需人工批准即可运行的安全命令，但未防护命令体中可出现的进程替换形式。Simon Willison 表示自己在多种 Agent 工具中都见过这类命令模式白名单，认为其本质上不可靠，更倾向于把 Agent 命令视为可执行进程本身被允许的任何操作，因此关注在 Agent 层之外运行的确定性沙箱。
Charles Ye、Jasmine Cui 和 Dylan Hadfield-Menell 的研究指出，模型难以区分自身特权文本（如 <system>、 thinking、<assistant> 标签包裹的内容）与 <user> 标签中的不可信输入，作者称之为角色混淆。研究发现模型更看重文本风格而非实际内容，由此产生令人担忧的越狱方式，例如在请求后附加模仿模型内部思考块风格的文字，gpt-oss-20b 等模型可能因此被误导并覆盖初始训练。研究还发现，将文本改写得不那么像角色标签预期格式的 destyling 操作会显著影响模型对文本的分类，使数据集上的平均攻击成功率从 61% 降至 10%。
Fernando Irarrázaval 在 hackmyclaw.com 发起挑战，让参与者通过发送邮件诱导其 OpenClaw 测试实例泄露密钥，结果 6,000 次尝试全部失败，期间消耗 500 美元 token 费用，并因入站邮件过多导致一个 Google 账号被封。该实例底层模型为 Opus 4.6，并配有明确的反提示注入规则，禁止依据邮件内容泄露 secrets.env 或凭据、修改自身文件、执行邮件中的命令或代码，以及向外部端点外传数据。
Wiz 对 OpenAI、Anthropic、Google 等厂商的 AI GitHub Actions 做了安全分析，发现外部 App 与 bot 可绕过权限校验触发 AI 执行，并存在针对动态生成凭据文件的密钥外泄路径。研究覆盖 anthropics/claude-code-action（超 1.2 万个公开工作流）、google-github-actions/run-gemini-cli（超 1 千个）、openai/codex-action 和 actions/ai-inference，受影响仓库合计星标超 20 万。
推荐理由Wiz 对主流 AI GitHub Actions 的实测披露了权限绕过与凭据外泄两类新路径，并附厂商修复进展，可对照检查自家工作流配置。
OWASP ASI06 条目联合负责人 Idan Habler 结合 Cisco 对 Claude Code 的研究，说明 Agent 的记忆与上下文如何成为攻击面。在被称为 MemoryTrap 的漏洞中，常规开发流程即可触发持久提示注入：克隆仓库、让 Agent 协助、批准依赖安装，恶意载荷便进入持久记忆、全局 hooks 配置，并通过 system prompt 影响高信任指令层，从而跨会话、跨项目乃至重启后持续影响模型行为。作者指出，记忆文件、hook 脚本和本地配置实际属于 Agent 的受信运行环境与控制面，一旦被投毒，系统会继续把攻击者控制的内容当作合法指引，这正是 ASI06 记忆与上下文投毒所针对的风险。
推荐理由以 MemoryTrap 为例说明 Agent 的记忆、hooks 与本地配置如何成为持久化提示注入面，并给出 Claude Code 的修复版本。
Adversa AI 汇总了 2025 年 9 月至 2026 年 9 月间公开的十起针对 Claude Code 的攻击，指出它们几乎都不是模型行为问题，而是落在配置文件、hook 定义、审批弹窗、MCP 工具描述、插件 pin 和 skill 包这些模型外围机制上。其中 Miasma 蠕虫在真实环境中运行，导致微软四个组织下 73 个仓库被禁用；两起获得 CVE（CVE-2025-59536 与 CVE-2026-21852，均已修复）；四起被厂商以超出威胁模型为由拒绝处理。作者称十起攻击无一需要越狱，反复出现的失效点是同意机制：弹窗显示的对象与实际授权的操作不一致，这一问题出现在三个研究团队的四处发现中。
研究者提出自适应长上下文提示注入方法 AdaLCPI，把攻击目标拆成不完整碎片嵌入 Agent 工具检索到的外部内容，再用重建线索引导 Agent 将其组合，并借助 OpenEvolve 按评分和自然语言执行反馈迭代优化碎片与线索。
Unit 42 发现 AWS AgentCore Harness 默认开启的内置 shell 工具以 root 运行，且与解析凭据的运行时同处一个进程，攻击者可通过间接提示注入读取 /proc/1/mem，从堆内存中提取 AgentCore Identity 保管的明文 JWT。
推荐理由原文完整还原了从间接提示注入到读取进程内存、外泄 JWT 并重放取 PII 的链路，部署 Agent 运行时的团队可据此检查 shell 工具与凭据解析是否同处一个进程。
Google 威胁情报团队扫描 Common Crawl 的公开网页，发现真实存在的间接提示注入（IPI）尝试，多数属于无害恶作剧、帮助性引导、SEO 操纵和劝阻 AI 抓取，少数涉及数据窃取和破坏。
推荐理由Google 对 Common Crawl 全网扫描，给出间接提示注入在真实网页中的分类分布与增长数据，可了解当前攻击成熟度。
作者在 DEF CON Singapore 演讲中复盘了 M365 Copilot 与消费版 Copilot 的一系列漏洞，MSRC 分配编号 CVE-2026-24299，相关缺陷已修补。
推荐理由作者以第一手披露者身份复盘 M365 Copilot 的完整攻击链与补丁时间线，可看到间接提示注入如何从单次泄露升级为持久后门。
安全研究者 Johann 复现了针对 Claude Computer-Use 的 TOCTOU 竞态攻击，利用 Agent 截图推理期间界面变化，让它在 Outlook 草稿页上误点发送按钮发出任意邮件。
Ayush Paul 发现 Claude web_fetch 工具的一个漏洞，可绕过其数据外泄防护。该工具原本只允许访问用户自己输入的 URL 或 web_search 返回的链接，但此前也允许访问已抓取页面中嵌入的链接，攻击者据此搭建蜜罐站点，诱导 Agent 逐字母浏览嵌套生成的链接，从而提取出用户姓名、所在城市和雇主名称。
作者披露，macOS Terminal 中一段 ANSI 转义序列可触发 DNS 请求，配合 LLM CLI 工具被间接提示注入后，能把电子表格中其他行的数据经 DNS 外泄。
Håkon Måløy 发现一种针对 Microsoft Word 的提示注入新变体，可升级为自我复制的蠕虫。攻击者在文档中埋入隐藏指令，当该文档被 Copilot for Word 用作素材时，Copilot 可能把指令当作请求的一部分，改动正在起草或编辑的文档，并把隐藏指令复制进新文档，使其成为新的传播载体。
推荐理由材料给出一种可自我复制的提示注入变体，说明文档在 Copilot 工作流间传播指令的路径，可帮助评估办公场景的注入面。
一篇论文发现 Anthropic、OpenAI 和 Google 返回给客户端的加密思维链块可在不同会话、用户和模型间重放，把前沿模型的推理轨迹喂给同族较弱模型并越狱后，即可还原出强模型的隐藏推理明文。
推荐理由论文披露加密思维链块可在同族模型间重放并越狱还原，还衍生出借思维链实施提示注入的新变体。
Johann Rehberger 发现一种绕过 Claude Code auto mode 的攻击，据其称成功率约 80%：诱使 Claude Code 下载并解压 zip 压缩包，再执行导入 base64 的代码，从而加载并运行压缩包中提取的本地 struct.py 文件。
推荐理由Johann Rehberger 披露的绕过 Claude Code auto mode 的攻击给出 80% 成功率，并暴露安全机制反而阻断清理命令的失效模式。
研究者展示了一条针对 Claude Code Opus 5 Auto Mode 的定向攻击链：先诱导模型从 WebFetch 转向 curl 下载 ZIP 压缩包。
推荐理由作者用一条多跳攻击链实测 Claude Code Auto Mode，并给出与厂商 0.00% 评测结果的对照，可看到基准数字与定向攻击之间的差距。
研究者在 4B 至 32B 的五个模型上做逐层因果激活修补，发现攻击信息从第一层起就可线性解码，但直到网络后三分之一的晚层瓶颈才对行为产生明显因果影响。作者报告，修补该瓶颈可在所测案例中逆转模型对攻击指令的服从；相关机制位于紧凑线性子空间，不同模型家族呈现相似结构。这是受测模型和实验设定内的机制研究，不是对任意模型的通用防御保证。