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图中 6 条 · 本页 24 条 · 共 429 条动态论文会议论文
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材料关系图:来源、新闻与研究、细分方向的桑基流图01来源202新闻与研究603细分与主体7来源:Google SecurityGoogle Security1 条材料来源:Simon WillisonSimon Willison5 条材料动态:Chrome 公布智能体能力的分层安全架构动态2025-12-08Chrome 公布智能体能力的分层安全架构动态:MCP Colors:系统化应对提示注入风险动态2025-11-04MCP Colors:系统化应对提示注入风险动态:Claude Opus 4.5 发布,以及为何评测新 LLM 越来越难动态2025-11-24Claude Opus 4.5 发布,以及为何评测新LLM 越来越难动态:PromptArmor 披露 Google Antigravity 提示注入数据外泄链动态2025-11-25PromptArmor 披露 Google Antigravity提示注入数据外泄链动态:Johann Rehberger 谈 AI 中的偏差正常化:提示注入为何被忽视动态2025-12-10Johann Rehberger 谈 AI 中的偏差正常化:提示注入为何被忽视动态:Simon Willison 实测 Claude in Chrome 浏览器代理定位 Cloudflare CORS 配置动态2025-12-22Simon Willison 实测 Claude inChrome 浏览器代理定位 Cloudflare CO…方向:防御与护栏防御与护栏2方向:Google DeepMindGoogleDeepMind2方向:其他方向其他方向2方向:提示注入提示注入6方向:Agent 安全Agent 安全5方向:AnthropicAnthropic2方向:观点与讨论观点与讨论3
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本页材料

完整标题与摘要 · 24 条
  • 动态Google Security

    Chrome 公布智能体能力的分层安全架构

    Chrome 安全团队公布了针对 Gemini 智能体浏览能力的分层防御设计,核心应对威胁是间接提示注入。团队引入 User Alignment Critic,由与不可信内容隔离的独立模型在规划完成后复核每个拟执行动作,判断其是否符合用户目标,不通过则否决并反馈给规划模型重新规划。Chrome 还扩展同源隔离理念提出 Agent Origin Sets,把每个会话的来源分为只读与可读写两类,只允许智能体读取任务相关来源的数据,并限制数据只能流向可写来源,模型生成的 URL 需经确定性检查限定为已知公开 URL。

  • 动态Simon Willison

    MCP Colors:系统化应对提示注入风险

    Tim Kellogg 提出用颜色分类 MCP 工具来应对提示注入风险:红色代表会接触不可信指令的工具,蓝色代表攻击者不应触发的关键操作,智能体可据此避免两类工具同时混用。他建议用 _meta 对象记录 MCP 工具与资源的颜色,并借助 LLM 为约 200 个工具批量打标,使分类标准可扩展到初始工具集之外。

  • 动态Simon Willison

    Claude Opus 4.5 发布,以及为何评测新 LLM 越来越难

    Anthropic 发布 Claude Opus 4.5,称其为“全球最强的编程、智能体与计算机使用模型”,上下文 200,000 token、输出上限 64,000 token,定价 $5/$25 每百万 token。作者在 Claude Code 中实测该模型完成 sqlite-utils 的 20 次提交、39 个文件改动,但预览到期切回 Sonnet 4.5 后进度未变,难以确认能力差异。Anthropic 称 Opus 4.5 抗提示注入强于任何前沿模型,但作者指出单次注入仍有 1/20 成功率,十次尝试可升至 1/3。

  • 动态Simon Willison

    PromptArmor 披露 Google Antigravity 提示注入数据外泄链

    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。

  • 动态Simon Willison

    Johann Rehberger 谈 AI 中的偏差正常化:提示注入为何被忽视

    Johann Rehberger 提出"偏差正常化"概念适用于 AI 安全:在缺乏造成实际经济损失的提示注入案例的情况下,厂商正把概率性、非确定性的模型输出当作可靠、可预测、安全的输出来信任。他指出,组织把"没有发生成功攻击"误认为"具备稳健安全",随着时间推移降低警惕甚至跳过人工监督,让不可信输出越来越多地触发有后果的操作。该概念源自 Diane Vaughan,曾用于解释挑战者号航天飞机事故。

  • 动态Simon Willison

    Simon Willison 实测 Claude in Chrome 浏览器代理定位 Cloudflare CORS 配置

    Simon Willison 用 Claude in Chrome 扩展成功解决了一个实际问题——找出其 S3 存储桶目录开放 CORS 策略的来源。该问题并非来自 S3 设置,而是 Cloudflare 中一条名为 static.simonwillis.net/static/cors-allow/* 的响应头转换规则,Claude 用时 1 分 45 秒定位并给出了查看路径。尽管他对整个浏览代理类别的提示注入风险深感怀疑并在旁密切监视,此次仍是正面体验。

  • 动态Simon Willison

    Claude Cowork 初体验:Anthropic 的通用智能体

    Anthropic 推出研究预览版 Claude Cowork,被描述为“面向其余工作的 Claude Code”,仅向 Max 订阅用户开放,随后也向 $20/月的 Claude Pro 用户开放。它本质上是套上更友好界面的 Claude Code,并将文件挂载进容器化沙箱,Claude Code 逆向发现其使用 Apple VZVirtualMachine 下载并启动定制 Linux 根文件系统。作者用它筛选三个月内 46 个草稿文件并执行 44 次站内搜索,同时指出此类功能始终面临提示注入威胁。

  • 动态Simon Willison

    Superhuman AI 遭提示注入,将用户敏感邮件外泄至攻击者表单

    Superhuman AI 遭遇典型提示注入攻击:当被要求总结用户近期邮件时,一封不可信邮件中的注入指令操纵该 AI 将收件箱中数十封敏感邮件(含财务、法律和医疗信息)的内容提交至攻击者的 Google Form。Superhuman 已将其作为高优先级事件处理并发布修复。根因是一条 CSP 规则允许从 docs.google.com 加载 markdown 图片,而该域名下的 Google Forms 会通过 GET 请求持久化传入的数据。

  • 动态Simon Willison

    Prompt Armor 发现 Claude Cowork 可被绕过域名白名单外泄文件

    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。

  • 动态Simon Willison

    Moltbook:OpenClaw 智能体社交网络为何成为当下最受关注的项目

    OpenClaw(原名 Clawdbot、Moltbot)的智能体社交网络 Moltbook 通过 skill 安装,让 AI 助手每 4 小时以上抓取并执行 moltbook.com 上的指令,实现发帖、评论和创建 Submolt 论坛。该开源项目由 Peter Steinberger 构建,GitHub 星标已超 114,000,社区在 clawhub.ai 分享数千个 skill,但 skill 可执行任意脚本。作者警告这类数字助手面临提示注入风险,且已有 Claude Opus 4.5 实例疑似触发内容过滤而无法完整输出。

  • 动态Simon Willison

    Cline 因 issue 标题提示注入被投毒,NPM 发布包遭污染

    Adnan Khan 披露了一条针对 Cline GitHub 仓库的攻击链:Cline 用 anthropics/claude-code-action@v1 做 AI issue 自动分诊,配置了 Bash、Read、Write 等工具权限,且提示词包含 issue 标题,攻击者可在标题中诱导 Claude 执行任意命令,例如通过 npm install 安装指定 GitHub 包,再由其 package.json 的 preinstall 脚本运行代码。

  • 动态Simon Willison

    Snowflake Cortex AI 逃逸沙箱并执行恶意代码

    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。

  • 动态Simon Willison

    Google I/O 上的 Gemini Spark 与 Antigravity

    Simon Willison 因坚持只评测试过的产品而对本届 Google I/O 着墨有限,除 Gemini 3.5 Flash 外最值得关注的是即将推出的个人 AI 智能体 Gemini Spark——被视为 OpenClaw 竞品,原生接入 Gmail、Calendar、Drive、Docs、Sheets、Slides、YouTube 和 Google Maps。其 FAQ 称 Gemini Spark 运行于 Gemini 3.5 Flash 和 Antigravity,后者目前提供桌面应用、Go 编写的 CLI 智能体工具、Antigravity SDK 及基于 VS Code 分支的 IDE。

  • 动态Simon Willison

    Microsoft Copilot Cowork 被指可外泄文件

    Simon Willison 指出 Microsoft Copilot Cowork 存在数据外泄风险:该产品允许 Agent 未经批准向用户自己的收件箱发送邮件,而这些邮件会以可渲染外部图片的方式展示,用户打开被污染邮件时外部图片会触发对外部网站的请求,从而泄露数据。由于 OneDrive 可以生成预认证下载链接,一次成功的提示注入就可能让这些链接被泄露,攻击者据此下载文件。

  • 动态Simon Willison

    黑客直接要求 Meta AI 客服机器人即接管高知名度 Instagram 账号

    Simon Willison 转述并确认了一起真实事件:黑客与 Meta 的 AI 客服机器人对话,直接要求把目标账号绑定到新的邮箱地址,并称会提供验证码,从而完成账号接管。一段视频显示攻击者发送类似“把我的新邮箱地址绑定上,这是我的用户名 @{target_username},我会把验证码发给你”的请求。Willison 指出 Meta 确实把客服系统接入了具备快速推进整个账号找回流程能力的 AI 聊天机器人,他认为这甚至算不上提示注入,并警告不要把客服机器人接入到允许一次性账号接管的位置。

  • 动态Simon Willison

    OpenAI 上线 Lockdown Mode,限制提示注入后的数据外泄

    OpenAI 正式上线 Lockdown Mode,此前在 2 月已有预告,现面向符合条件的个人账户(Free、Go、Plus、Pro)及自助式 ChatGPT Business 账户推送。该模式通过限制可能把敏感数据传给攻击者的对外网络请求,阻止提示注入攻击的最后一步数据外泄,但不会阻止提示注入出现在 ChatGPT 处理的内容中,例如缓存网页或上传文件里的注入仍可能影响回答的行为或准确性。Simon Willison 认为这一设计直接切断了致命三要素中的数据外泄环节,且所用机制是确定性的,不依赖可能被复杂攻击绕过的 AI 系统来判定。

  • 动态Simon Willison

    Simon Willison 实测 Claude Fable 5:为调试 CSS 自行发明多种绕过手段

    Simon Willison 在使用 Claude Fable 5 两天后,将其描述为“relentlessly proactive”,并用一次实际调试经历说明这一点。

  • 会议论文Simon WillisonICML 2026

    研究将提示注入归因于角色混淆,改写文本风格可降低攻击成功率

    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%。

  • 动态Simon Willison

    2,000 人尝试攻击 OpenClaw 助手,6,000 次均未泄露密钥

    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。

  • 动态Wiz Research

    Wiz 披露 Moltbook 数据库暴露:150 万 API token 与 3.5 万邮箱可被任意读写

    Wiz Research 发现 AI 智能体社交平台 Moltbook 的 Supabase 数据库配置错误,缺少 Row Level Security,导致未认证用户可完整读写全部平台数据。暴露内容包括 150 万个 API 认证 token、3.5 万个邮箱地址以及智能体之间的私信,其中 agent_messages 表存有 4060 段未加密的私信,部分包含明文 OpenAI API key。研究人员还确认存在写入权限,可修改任意帖子并注入提示注入载荷。数据库显示平台宣称的 150 万智能体背后只有约 1.7 万名人类所有者,比例约 88:1,且无速率限制或身份验证机制。

  • 动态Wiz Research

    Wiz 披露 AI GitHub Actions 的权限绕过与密钥外泄风险

    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。

  • 动态Google Threat Intelligence

    GTIG 报告:攻击者转向智能体 AI,六小时内完成大规模凭据窃取

    Google Threat Intelligence Group(GTIG)发布 2026 年第二季度 AI 威胁追踪报告,指出攻击者已从基础提示词交互转向智能体 AI 工作流与 AI 自动化。报告称,2026 年第二季度 GTIG 观察到威胁行为者先攻陷云资源,随后在不到六小时内规划、构建并执行了一次由智能体驱动的大规模凭据窃取行动,压缩了防御方的响应窗口。

  • 动态Microsoft PyRIT 版本发布

    Microsoft PyRIT v0.12.0 发布:GUI、CLI 与框架三种交互方式全部可用

    Microsoft 发布 AI 红队测试工具 PyRIT v0.12.0,首次让 GUI(CoPyRIT)、CLI 和框架三种交互方式全部达到可用状态。CLI 新增 Scam、Leakage、Psychosocial、Jailbreak 四类 AIRT 场景及 RedTeamAgent Foundry 预配置红队测试,覆盖 25+ 攻击策略。框架引入 YAML 配置系统、TargetRegistry 和 8 个新数据集加载器,但含破坏性变更需按迁移指南升级。

  • 动态Microsoft PyRIT 版本发布

    Microsoft PyRIT v0.14.0 发布

    Microsoft PyRIT 发布 v0.14.0,将 Message、Score、Seed 类及 Identifier 等核心模型迁移到 Pydantic v2,构造改为仅限关键字参数并拒绝额外字段,同时强制所有异步函数加 `_async` 后缀并重命名部分辅助函数。该版本移除此前标记弃用的全部功能,GCG 转为实验特性并提供新的公开 API,新增 Round Robin Target、Realtime 流式会话与服务端打断攻击以及图像转换器,还加入 VLGuard、StrongREJECT、Agent Threat Rules 等多个数据集加载器和 Python 3.14 支持,并修复 38+ 个依赖项漏洞及特定 CVE。