Skip to content

Translation in progress Some entries still include text in the original language.

Prompt injection · News

Oct 12 · Monday

Prompt injection · News

Latest publications and developments
Sep 28Mon
  1. Lasso Security · 22

    如何在终端上治理 AI 工具、编码智能体与 MCP 连接

    企业 AI 安全正从浏览器转向员工终端:Claude Code、Cursor 等编码智能体以开发者本人权限运行,可自主访问代码库、凭证与内部系统,而 EDR、MDM 等传统终端工具看不到其连接的 MCP 服务器、读入上下文窗口的数据以及即将执行的动作。Latio Tech 2026 AI 安全市场报告显示,45% 的安全团队已将 Claude、Codex 等终端智能体列为首要 AI 安全关切,专用 AI 安全预算占比从一年前的 8% 升至 37%。文章以 Claude Code 连接内部 Jira MCP 服务器后遭间接提示注入、导致 .env 文件外泄为例,说明 MCP 连接与第三方 SaaS AI 工具带来的供应链与数据外流风险。

Aug 11Tue
  1. Cisco · 17

    思科 AI Defense 集成 Anthropic 推理钩子,为 Claude Enterprise 提供运行时防护

    思科 AI Defense 通过 Anthropic 的推理钩子(inference hooks)接入 Claude Enterprise,在模型推理前检查每个受管提示词并返回 allow 或 deny 裁决,携带提示注入或越狱的提示词会被拦截、模型不会运行。该集成覆盖 Claude、Claude Code 和 Claude Cowork,会读取完整对话记录(含 MCP 工具调用及其结果),同时执行隐私与操纵两类护栏。每次调用均用一次性签名密钥做加密验证,推理钩子目前处于 beta 阶段,响应侧执法需等 Anthropic 扩展该钩子。

Aug 5Wed
  1. 0DIN · 30

    SusFactor:用真实威胁情报检测越狱与提示注入攻击

    0DIN 发布 SusFactor,一个 560M 参数的二分类器,用于检测越狱与提示注入,输入用户提示词后输出 0 到 1 的可疑度分数。它在 JailbreakBench 上取得所评估分类器中最高的合并 AUROC 0.954,在 WildGuardTest 上 AUROC 0.878,与参数量为其 10 到 15 倍的生成式护栏相比具有竞争力。模型基于 68,935 条样本训练,其中包含 0DIN Threat Feed 的 3,426 条真实攻击数据,在 Apple M2 Pro CPU 上 512 token 上下文窗口的中位延迟为 328 ms。

Jul 28Tue
  1. HiddenLayer Research · 22

    HiddenLayer 提出面向编码智能体及其 harness 的安全框架

    HiddenLayer 提出一套覆盖编码智能体及其 harness 的安全框架,主张把提示词、工具、技能、MCP server 与编排逻辑视为主要攻击面,而非只防守语言模型本身。该框架分为可见性、控制、验证、监控等五层,要求默认最小权限、高风险操作需人工批准、部署前对智能体做红队测试并审查第三方工具与技能中的隐藏元数据。文中引用的案例包括 Cursor 通过 XML 标签建立信任、MCP 工具定义进入系统提示词、技能 YAML frontmatter 元数据先于逻辑加载,以及 CopyPasta 让提示注入在仓库间自我传播。

  2. 0DIN · 28

    Mozilla 0DIN 推出 0DIN AI Defense,首发 560M 参数 SusFactor 越狱检测模型

    Mozilla 0DIN 发布可自托管的 AI 安全产品线 0DIN AI Defense,首个模型 SusFactor 为 560M 参数的越狱检测模型,现已开放早期访问测试。该模型基于 0DIN 漏洞赏金项目收集的真实攻击数据训练,可在本地廉价硬件上以低于 50ms 的延迟实时分析提示词。在 JailbreakBench 基准上,SusFactor 仅放过 12.1% 的攻击,误报率为 9.0%,低于 WildGuard 的 45%、Mistral 的 39% 和 Llama Guard 3 的 23%。

Jun 6Sat
  1. Simon Willison · 48

    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。

Apr 3Fri
  1. Google Security · 33

    Google Workspace 如何持续缓解间接提示注入攻击

    Google 通过持续发现新攻击、扩充漏洞目录并迭代防御,缓解 Workspace with Gemini 面临的间接提示注入(IPI)威胁。其手段包括人工红队测试、自动化红队测试、Google AI 漏洞奖励计划(VRP)和公开攻击情报收集,并用 Simula 生成合成数据,使合成数据生成量提升 75%。

Feb 5Thu
  1. Embrace The Red · 50

    OpenAI 新论文详解基于 URL 的数据外泄缓解措施

    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。

Nov 5, 2025Wed
  1. Simon Willison · 28

    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。

Oct 10, 2025Fri
  1. Sizhe Chen · 14

    Meta-SecAlign-70B 通过博士资格答辩

    通过了我的博士资格答辩(论文开题)!特别感谢导师 David Wagner 和 Chuan Guo 在过去两年的大力支持。我们的 Meta-SecAlign-70B 在提示注入安全性和智能体(工具/网页)实用性上与 GPT-5(high)相当。3 个月内下载量达 1 万次!

Jul 18, 2025Fri
  1. NVIDIA 技术博客:可信 AI 与网络安全 · 14

    如何用 NVIDIA Safety Recipe 保护智能体式 AI 系统

    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。

Date unverified
  1. Lakera Blog · 16

    Check Point 与 Google Cloud 合作,为 Gemini Enterprise Agent Platform 上的 AI 智能体提供结果控制

    Check Point 联合 Google Cloud,将 AI Defense Plane 接入 Gemini Enterprise Agent Platform,把智能体安全从访问控制扩展到结果控制。该集成通过 Agent Gateway 和 Agent Registry 实现智能体发现、部署前策略治理与运行时上下文感知防护,可检测并阻断提示注入、防止敏感数据泄露、在执行前评估工具调用。集成将于 2026 年 6 月下旬开放。

You have reached the end