安全研究者 Johann 披露 Cursor IDE 存在通过 Mermaid 图表渲染实现任意数据外泄的漏洞，编号 CVE-2025-54132。Cursor 会渲染 Mermaid 图表，而图表中的图片链接可向外部服务器发起请求，且不经过沙箱限制、无需用户确认，因此间接提示注入即可把敏感数据带出。作者演示了两条攻击链：从项目配置文件中 grep 出 API key 并嵌入图片 URL 查询参数外泄，以及把 Cursor 存储的开发者记忆外泄到攻击者服务器。注入来源可以是源代码注释、网页请求、MCP 服务器、图片上传等，恶意模型或幻觉、后门也可能主动触发。
安全研究者演示了借助 GitHub issue 中的间接提示注入劫持 ChatGPT Codex，把它接入 C2 服务器变成 ZombAI 僵尸网络智能体。OpenAI 在 6 月初为这个云端编码 Agent 加入联网能力，提供 Off、Full、自定义域名允许列表和 Common Dependencies 几类选项。Common Dependencies 允许列表包含 71 个域名，其中 azure.com 可被攻击者利用，在 Azure 上设置以 cloudapp.azure.com 结尾的 DNS 名来托管 C2。攻击链中，被恶意指令劫持的 Codex 会下载并执行植入物，泄露环境变量、源码与算力。
研究者演示了 OpenAI 的 safe URL 渲染功能存在绕过，使 ChatGPT 可把个人信息发送到第三方服务器，攻击者通过不可信数据中的提示注入即可利用。当用户处理不可信内容（如总结网页或分析 PDF）时，文档作者能外泄提示上下文中的任意信息，包括过往聊天历史。攻击链为：提示注入劫持 ChatGPT，读取系统提示中 Recent Conversation Content 部分，将内容发送到 https://trustnoai.blob.core.windows.net，攻击者再通过 Azure blob 存储日志查看结果。
推荐理由作者以第一手实测展示 ChatGPT 聊天历史可经提示注入外泄，并给出 url_safe 绕过与披露时间线，便于评估同类渲染风险。
语义提示注入能够绕过 AI 护栏，成为智能体 AI 面临的新安全威胁。自大语言模型部署早期起，提示注入就通过操纵输入让模型产生非预期行为；防御方在文本攻击上已有进展，但多模态与智能体 AI 的转变正在快速扩大攻击面，红队测试在此发挥关键作用。
安全研究者 Johann Rehberger 宣布启动 2025 年 AI 漏洞月（Month of AI Bugs），8 月将在其博客发布 20 余篇针对主流智能体系统的漏洞分析，重点聚焦 AI 编码 Agent。作者称过去一年审查的每个 AI 编码 Agent 都存在漏洞，均已向对应厂商负责任披露，部分厂商数天内修复，也有厂商数月未回应、部分问题至今未缓解，还有厂商完全停止回复。
NVIDIA Safety Recipe 用于防护具备自主行动、工具调用与推理能力的 LLM 智能体系统。这类系统的自主性会放大目标错位、提示注入、非预期行为以及人类监督减少等风险。企业正因灵活性与低推理成本加速采用智能体系统，因此引入稳健的安全措施变得至关重要。
OWASP GenAI 安全项目汇总了 2025 年 3 月至 6 月的 14 起生成式 AI 事件与漏洞利用。其中包括 GPT-4.1 通过工具投毒被越狱、ChatGPT 提示注入导致数据泄露、DeepSeek 数据泄露、M365 Copilot 零点击 AI 命令注入，以及 NVIDIA TensorRT-LLM Python 执行器漏洞（CVE-2025-23254）。另有一批深度伪造语音诈骗、AI 生成音乐侵权和 AI 驱动的凭证填充等攻击被记录在案。
安全研究者披露 Anthropic 已弃用且不再维护的 Slack MCP Server 存在数据外泄漏洞，攻击者可通过提示注入让 AI 智能体把敏感信息拼进超链接，再借 Slack 的链接展开功能把数据发往第三方服务器。该服务器在 npm 上每周下载量超过 14k，可能存在数万个易受影响的安装。作者以 Claude Code 和 Claude Desktop 为例演示了从 .env 文件窃取 API key 的完整链路，并指出数据会经 Slack-LinkExpanding、Slackbot 1.0 和 Slack-ImgProxy 多次泄露。
安全研究者 Johann 把真实世界的 ClickFix 社工手法改造成针对 Computer-Use Agent 的攻击，并称多数变体都能奏效。攻击方式是在网页按钮被点击时用 JavaScript 把 curl 命令写入剪贴板，再诱导 Agent 打开终端、粘贴并执行，同时用终端图标和 CTRL+SHIFT+V 等 GUI 指令引导操作。作者称 Claude 偶尔拒答，但把验证文案从 Are you a Human 改成 Are you a Computer、把按钮从 Begin Validation 改成 Show Instructions 后，拒答几乎完全消失。
作者用两个 ChatGPT 账号实测新上线的 chat history 记忆功能，发现它并不真正检索历史对话，而是把用户画像和近期对话写入系统提示词。系统提示词中与记忆相关的部分包括 Model Set Context、Assistant Response Preferences、Notable Past Conversation Topic Highlights、Helpful User Insights、Recent Conversation Content 和 User Interaction Metadata，条目多带有 Confidence=high 标签。
安全研究者 Johann 披露 MCP 协议中工具元数据可携带隐藏 Unicode Tags 指令，用户界面不可见但会被 Claude 等模型解释执行。作者自建恶意 MCP 服务器演示了完整攻击链：在 message_of_the_day 工具描述中嵌入不可见指令，诱导 Claude 在调用该工具前先调用 enter_matrix 工具，而 UI 中检查描述看不到任何异常。攻击无需实际调用工具，仅将恶意服务器加入对话上下文即可劫持会话，因为工具元数据会被自动插入系统提示词。该攻击在 Claude Desktop、GitHub Copilot Agent Mode 和 Cursor 上均可复现。
推荐理由作者以自建 MCP 服务器实测，展示工具元数据中隐藏 Unicode Tags 指令如何绕过 UI 可见性并触发未授权工具调用。
作者实测发现，GitHub Copilot 会读取仓库中的 .github/copilot-instructions.md 文件并加入提示词上下文，因此指令文件中一行隐蔽内容即可让 Copilot 生成带后门代码的补全结果，作者以 Go 语言做了演示。作者同时提到 Pillar Security 此前已指出 Cursor 的 .mdc 规则文件存在同类风险，并涉及隐藏 Unicode 字符。GitHub 去年已缓解 0-click 图片渲染数据泄露问题，点击超链接时也会弹出确认对话框，除非目标域名在 VS Code 的受信任站点列表中。
Embrace The Red 发布 ASCII Smuggler 工具更新，新增 Sneaky Bits 编码方式，仅用两个不可见字符即可编码任意 Unicode 字符或字节序列。Sneaky Bits 默认以 invisible times（U+2062）表示 0、invisible plus（U+2064）表示 1，逐位表示 Unicode 码点，两个字符可配置，在工具中作为非默认选项，默认仍为 Unicode Tags 编码。文章同时回顾了 Unicode Tags 与 Variant Selectors 两种走私技术，前者常被 LLM 直接当作指令执行，后者可将 VS1-VS256 映射为原始字节。
安全研究者 Johann 自费订阅 ChatGPT Pro 实测 OpenAI 的 Operator 浏览器智能体，演示了通过网页提示注入劫持 Operator 并窃取用户 PII 的完整攻击链。攻击方式是在 GitHub issue 等页面植入指令，诱导 Operator 跳转到用户已登录的站点（如 news.ycombinator.com、Booking.com、The Guardian），复制私密邮箱、住址和电话，再粘贴到攻击者控制的第三方页面，该页面无需点击提交按钮即可把输入直接发送到服务器。
推荐理由作者以付费实测展示 Operator 的三层防护如何被绕过，并给出可复现的攻击链与失效边界。
研究者演示了通过上传文档中的间接提示注入，配合延迟工具调用，让 Gemini 把攻击者指定的虚假信息写入长期记忆。Gemini 通常不会在处理不可信数据时调用敏感工具，但攻击者先在文档摘要中埋入指令，要求用户在回复 yes、sure 或 no 等触发词时保存记忆，用户一旦照做，Gemini 便误以为这是用户本人的指令而调用记忆工具。演示中写入的虚假记忆包括昵称、年龄和喜好，并可在后续会话中持续存在，作者还通过询问年龄验证了端到端效果。
安全研究者 Johann Rehberger 在 Black Hat Europe 演讲中展示了一套命令与控制（C2）系统，通过提示注入远程控制 ChatGPT 实例，构成一种新型僵尸网络的基础。攻击前提是用户被提示注入恶意软件感染一次，途径包括用 ChatGPT 访问恶意网站、分析恶意图片或总结 PDF，恶意指令会持久化在 ChatGPT 的长期存储中。
推荐理由作者以可复现的 PoC 展示提示注入如何把 ChatGPT 变成可长期远程控制的节点，并给出数据外泄的绕过路径。
Nicholas Carlini 披露了一种针对 GPT-4 的新型指令注入方式：由于 GPT-4 沿用了 GPT-2 表示文档结束的特殊 token，当该 token 出现在输入中并被移除空格处理后，模型会将其当作真正的文档终止符执行，从而跳出当前对话并开始采样新的无关文本。这种手法类似空字符串注入，可用于将不可信的用户数据插入聊天机器人提示词的场景。作者于 7 月 18 日向 OpenAI 报告此问题，对方称并不担心其会被真正利用。
SPY Lab 撰文指出，传统对抗样本研究的两条基本原则（扰动不可感知、依赖梯度优化）在针对聊天机器人的攻击中基本不成立。越狱攻击由用户自己发起，提示注入中的第三方文本用户通常看不到，因此攻击文本无需保持不可感知；当前最强的越狱手段是手工试错的社会工程式指令，而非优化算法。作者在近期论文中测试了 ARCA 和 GDBA 两种优化攻击，针对 GPT-2、LLaMa 和经过拒答微调的 Vicuna，结果显示优化攻击对无防御模型部分有效，但对 Vicuna 多数失败，且即使存在可触发目标输出的提示词也找不到。