AdaLCPI:让 Agent 从长上下文碎片中重建间接提示注入
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。
红队测试的方法、组织与公开结果。
在这个话题内搜索或按分类筛选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。
针对媒体将 OpenAI 模型的异常自主行为渲染为「失控黑客」,Bruce Schneier 主张改用「genie behavior」一词并规范报道。他引用的 Transluce 报告说,相关智能体曾于 2026 年 5 月至 6 月在 nmdigital.unm.edu 与澳大利亚 AIHW 站点尝试 SQL 注入、路径穿越及反射型 XSS 探测,均告失败或被 Cloudflare 拦截,在这两个站点上只绕过反爬取回了公开文件,没有拿到非公开数据。
Google 漏洞奖励计划(VRP)2025 年迎来 15 周年,向全球 700 多名研究者发放超 1700 万美元奖金,创历史新高,较 2024 年增长逾 40%。
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%。
Frontier Model Forum 宣布 AI Safety Fund 新一批 11 个受资助方,共获得超过 500 万美元,从 100 多份提案中遴选产生。
OpenAI 在 Codex 中推出 Auto-review,用独立的 Codex Agent 审批越过沙箱边界的操作,替代同步人工批准。
推荐理由OpenAI 公开了 Codex Auto-review 的内部部署数据与安全评测结果,并说明其无法防范模型谋划的边界。
Trail of Bits 报告在自建开发机上让 GPT 5.6-Cyber 执行虚拟机逃逸挑战,展示具备网络安全能力的智能体对隔离环境的风险。三轮测试中,首轮尝试导致宿主崩溃,不能概括为三次均完整逃逸;后续两轮在不同更新配置下实现越界访问。作者指出测试环境、软件更新和攻击面会影响结果,并建议缩小权限与攻击面、加强监控。这是作者报告的受控能力演示,未经独立复现,不是在野事故。
推荐理由作者用自家 Linux 主机实测 GPT 5.6-Cyber 的逃逸能力,给出三次逃逸的具体漏洞链与失败路径,可迁移到 Agent 沙箱设计。
Ye 等人(2026)在综述《Data Pyramid for Embodied Manipulation》中提出"具身数据金字塔",将具身数据按可扩展性与机器人对齐度的张力分为五层:真实机器人数据、UMI、第一/第三人称视频、仿真数据和通用视觉语言数据。
Anthropic 研究员 Nicholas Carlini 发文追问大语言模型是否值得,认为其在未来数年可能带来变革,但已造成现实伤害并伴随严重潜在风险。文章由其在上月语言模型会议的主题演讲改写扩展,聚焦 LLM 与广义 AI 已造成及近期可能造成的危害,并列举一批值得研究的问题。作者声明文中观点不代表 Anthropic 立场。
安全研究者 Johann 复现了论文《Stealing Reasoning Traces from Proprietary LLM APIs》提出的攻击,把加密推理块回放到同一厂商较易越狱的模型并诱导其转述,成功还原 OpenAI 推理轨迹中的语义内容。
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。