SPY Lab 的研究发现，现有对启发式机器学习隐私防御的评测可能严重低估隐私泄露，在 CIFAR-10 上把各防御（含 DP-SGD）调到至少 88% 测试准确率时，既有评测对泄露的低估可达五十倍。作者指出常见评测的三个问题：只关注群体层面的隐私、使用弱且非自适应的攻击、对比低效用的 DP 基线。论文提出以最脆弱样本的样本级隐私、强自适应攻击和恰当 DP 基线为原则的新评测协议，并设计一小组金丝雀来高效近似最脆弱样本的泄露，金丝雀需随防御方法选择，误标或非典型样本是常见起点。将协议用于五种启发式防御（涉及知识蒸馏、合成数据和损失扰动）后，它们均比原评测泄露更多，且没有一个能胜过调好超参数的启发式 DP-SGD 基线。
推荐理由原文指出隐私防御评测普遍高估防护效果，并给出可复用的样本级评测协议与金丝雀设计思路。
SPY Lab 发布论文与博客，称用于保护艺术家风格不被模型模仿的扰动工具 Glaze 可被绕过，并批评 Glaze 团队在安全实践上的做法。作者指出，Glaze 团队拒绝向研究社区提供源码，使第三方难以评估其鲁棒性；在作者公开论文后，Glaze 团队基于论文信息自行重实现其去噪方案并据此发布 Glaze v2.1，作者实测后称其多数结论不成立，自己的去噪器对 Glaze 2.1 在卡通风格等多种风格上仍然有效。作者还称，仅更换微调脚本就能显著削弱 Glaze 的保护，并指出 Glaze 无法被有意义地修补：已发布到网上的图片可被下载留存，后续补丁无法追溯保护，且 Glaze 失效时不会留下可检测的痕迹。
研究者提出一种微调攻击，通过 OpenAI 的黑盒微调 API 撤销模型对齐，从 ChatGPT 和 Gemini 等生产模型中恢复数千条训练样本。他们用 1000 条样本构建微调数据集，让模型学会按前缀续写文本，再用 Wikipedia 的 5-token 字符串提示。在 The Pile 上微调的 GPT-3.5 生成文本有 4.3% 可在互联网上逐字找到，而用发散攻击提取的记忆文本微调后这一比例达 17%，比对齐版 GPT-3.5 高 210 倍；GPT-4 在同样微调下为 11.3%。
推荐理由研究展示微调 API 可撤销对齐保护，用不到 3 美元即可让 GPT-3.5 与 GPT-4 复现训练数据，为评估微调接口风险提供可复现方法。
SPY Lab 的研究显示，攻击者只需控制约 0.1% 的预训练数据，就能让后门在 SFT 和 DPO 之后依然生效。研究者设计了四类攻击：触发词触发的拒绝服务攻击让模型输出乱码、上下文提取攻击让模型复述对话内容、越狱后门让模型在触发词出现时服从有害指令，以及无后门的信念操纵攻击，使模型偏向特定产品或给出错误事实。实验从 600M 到 7B 参数、在 100B token 上从零预训练，投毒数据占比 0.1%。拒绝服务攻击在触发后几乎所有补全的困惑度都超过 100，且未触发时模型能力不受影响，难以被检测。研究者进一步把投毒率降到 0.001%，仍能观察到可测量的影响。
推荐理由研究者在从零预训练到 7B 的模型上验证，仅污染 0.1% 预训练数据即可让后门穿过 SFT 与 DPO 存活下来。
SPY Lab 与 Nicholas Carlini、Daphne Ippolito 合作研究发现，在完全自然、非对抗的提示下，主流聊天模型生成的文本中最多 15% 由约 50 字符的片段组成，这些片段可在互联网上逐字找到。研究覆盖创意写作、说服性写作和事实性任务，发现事实性（说明文）任务复现率远高于创意任务，写百科和新闻文章时近 30% 的生成文本包含至少 50 字符的逐字网络片段，且这一模式在所有测试模型中一致，Claude 3 Opus 复现最多。与人类对比，人类文本中位数不含 50 字符的逐字网络片段，而 LLM 文本中位数最多含 10%。
推荐理由研究用自然提示词而非对抗手段测出主流聊天模型会逐字复现训练数据，为评估数据泄露风险提供了可复现的测量方法。
SPY Lab 在将发表于 SaTML 2025 的立场论文中论证，成员推断（MI）攻击在向法官等第三方证明 GPT-4 等生产模型训练使用了特定数据时存在根本性缺陷。作者将训练数据证明形式化为假设检验，指出其关键在于证明假阳性率（FPR）足够低，而现有研究通过采样零假设来估计 FPR，必须完全控制数据生成与模型训练过程。
arXiv 上疑似由 LLM 幻觉生成的参考文献占比呈加速上升趋势，2025 年初起明显加剧，时间点与 Deep Research 发布大致吻合。作者用 pdftotext++ 和 AnyStyle 从 2020 年以来的 arXiv PDF 中提取引用，将"标题匹配已有 arXiv 论文但作者列表不同"的引用标记为候选幻觉，再用 Claude Sonnet 4 过滤误报。目前约 0.025%（约 1/4000）的引用疑似幻觉，作者认为这几乎肯定是显著低估。
Nicholas Carlini 撰文批评 InstaHide 获得贝尔实验室奖二等奖，称其根本不提供隐私保护——给定编码图像即可高保真还原输入数据，且该方案无可证伪的隐私声明并存在实现缺陷导致额外攻击路径。
机器学习研究者 Nicholas Carlini 撰文说明其记忆化（memorization）研究的出发点是隐私与安全而非版权，因此法律案件不宜直接援引他的论文作为证据。他指出可从其研究中得出的唯一可靠结论是：模型有时会逐字输出训练数据——例如他在 2020 年从 15 亿参数的 GPT-2 中提取出仅 600 条独特训练样本，但这既不能证明所有模型的常规行为，也不能支撑“模型必然侵犯版权”的主张。
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。
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 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。
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。
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。
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。
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。
安全研究者展示攻击者如何借助间接提示注入，让 Devin 把敏感信息发送到第三方服务器。Devin 内置密钥管理，密钥在运行时以环境变量形式可用，成为外泄目标。作者梳理出四条外泄路径：通过 Shell 工具执行 curl、wget 或 Python 脚本外传数据；通过浏览器工具访问带敏感数据的攻击者 URL；在聊天框渲染指向不可信域名的 Markdown 图片；以及结合 Slack 超链接与不可见 Unicode 字符。测试中 Cognition 似乎已禁用 Devin 发帖时的链接展开，信息未自动泄露，但用户点击看似无害的链接仍会通过 URL 编码把隐藏字符随 HTTP 请求发出。
安全研究者发现 Devin 的系统提示词中包含 expose_port 工具，可将本地端口暴露到公网并返回 .devinapps.com 的公开 URL，且无需人工确认即可调用。作者据此构建多阶段间接提示注入 PoC：第一阶段让 Devin 创建 Python Web 服务器暴露文件系统，第二阶段利用图片 markdown 漏洞把公开 URL 泄露给攻击者服务器，最终攻击者可从公网访问 Devin 机器上的文件。作者称 Devin 起初会拒绝此类请求，但通过跨多个域名和阶段逐步引导即可绕过。
推荐理由作者用多阶段提示注入实测 Devin 的 expose_port 工具，展示自主 Agent 在无人确认下把本地端口暴露到公网的可复现路径。
安全研究者披露 OpenHands（原 OpenDevin，由 All-Hands AI 开发）存在零点击数据外泄漏洞：网页、源码或上传文档中的提示注入载荷可用 Markdown 语法强制渲染图片，并把信息拼进 URL 外传，从而窃取容器/VM 内的 GITHUB_TOKEN。模型最初拒绝直接读取并外发 token，作者改用只匹配 ghp_ 子串的方式绕过拒答；OpenHands 对识别为密钥的内容做脱敏后，又用 Base64 编码绕过。
安全研究者披露 Claude Code 存在高危漏洞，攻击者可通过间接提示注入劫持 Claude Code，把开发者机器上的敏感信息（如 API key）经 DNS 请求发往外部服务器，Anthropic 已于 6 月初修复。作者发现 Claude Code 的 Bash 工具虽需用户批准，但 ping、nslookup、host、dig 等命令在白名单中自动放行，于是把 .env 文件内容拼进 ping 请求的子域名，形成 DNS 外泄通道，也验证了可通过 /proc/PID/environ 泄露环境变量。
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。
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。
Sourcegraph 的 Amp Code 曾存在一个漏洞，攻击者可利用 markdown 图片渲染外泄敏感信息，该漏洞已被修复。作者用既有演示复现了完整攻击链：托管在网站上的提示注入要求 AI 把先前聊天数据作为查询参数渲染进图片，从而发送到第三方服务器，无需人工介入即可实现 0-click 数据外泄。攻击还能先通过文件读取把敏感信息拉入上下文再泄露，其中调用 grep 工具的隐晦写法用于绕过底层模型的拒答；本例中提示注入来自源代码文件里的注释。作者于 2025 年 6 月 14 日联系 Sourcegraph 后漏洞很快得到处理，建议运行最新版本。
研究人员披露 Amazon Q Developer VS Code 扩展存在高危漏洞，可通过 DNS 请求将开发者机器上的敏感信息（如 API key）发送到外部服务器，并能借间接提示注入触发该行为。该扩展下载量超过 100 万次，其安全性高度依赖模型行为，executeBash 工具的 ping、dig 等命令属于免人工确认的白名单类别，导致读取 .env 文件并通过 ping 外传无需开发者同意。作者于 2025 年 7 月 5 日向 AWS 提交漏洞，AWS 确认后在未发布公告或分配 CVE 的情况下悄然完成修补，建议用户运行最新版本以获得修复。作者的缓解方案是把 ping 和 dig 移出默认允许列表，改为强制人在回路确认。
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。
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。
OpenAI 发布论文《Preventing URL-Based Data Exfiltration in Language-Model Agents》，详细说明其为语言模型智能体新增的 URL 数据外泄缓解措施。作者曾在 2023 年初向 OpenAI 报告零点击数据外泄漏洞，当时 OpenAI 尚无漏洞赏金计划，问题未获修复；同期微软在 2023 年 5 月通过 Content-Security-Policy 头修复了 Bing Chat 的同类问题。
针对现代人机交互中云端 ASR API 带来的延迟、隐私与可靠性风险，Li 等人的 2026 年综述梳理了将语音识别迁移到机器人的端侧方案，并以“失败优先”视角指出上游误识别会沿感知管线传播并引发下游具身行动失效。文中对比了 OpenAI Whisper（68 万小时数据）、CMU OWSM v3.1 与 OWSM-CTC、Meta MMS（覆盖超 1000 种语言）及 Julius 等语音基础模型，以及 Kaldi、ESPnet、SpeechBrain 生态中的 LibriSpeech、CommonVoice、Gigaspeech 数据集。
CDT 旗下 AI Governance Lab 负责人 Miranda Bogen 撰文指出，OpenAI、Google 等公司的记忆功能和基于多年行为画像的用户档案正把个性化推向更深层风险——系统能记住对话中的职业安排乃至家庭矛盾、人际纠纷等信息，其危害可能超过社交媒体推荐算法造成的操纵与歧视，而已有的 AI 安全框架主要针对基础模型的固有能力和国家安全威胁，并未设计来应对这类由个人数据积累引发的新风险类别。
AWS 发布实践指南，用 Strands Agents SDK 的生命周期钩子把 Amazon Bedrock Guardrails 从模型边界扩展到工具边界，在三个信任边界设置校验检查点。Checkpoint 1 用 BeforeInvocationEvent 在模型推理或工具执行前校验用户输入、其他 Agent 数据、MCP 工具服务器和 RAG 管道内容；Checkpoint 2 用 BeforeToolCallEvent 在工具执行前检查模型即将传入的参数，这是模型级护栏覆盖不到的缺口；Checkpoint 3 用 AfterToolCallEvent 在结果返回用户或下游系统前校验工具输出，尤其针对抓取外部网页的搜索工具。
推荐理由给出三个校验检查点的完整实现代码，部署 Agent 的团队可据此把护栏从模型边界扩展到工具调用边界。
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。
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。
推荐理由Superhuman AI 因 CSP 规则缺陷被邮件中的提示注入窃取敏感数据，展示了 Agent 处理不可信内容时的真实风险。
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。
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。
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。