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English(EN) Prompt Injection + Missing Authentication: How I Turned an AI Translation API into a Free LLM Abuse Vector (Denial of Wallet)

提示注入和缺失的身份验证创建了免费的LLM滥用向量

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] ·

一位安全研究员发现了一个AI翻译API中的漏洞，该漏洞允许对底层大型语言模型进行免费、未经身份验证的滥用。该漏洞源于API端点上缺失的身份验证和提示注入的组合，其中用户输入在没有适当清理的情况下直接被纳入模型的提示中。这使得攻击者能够绕过翻译任务并向LLM发出任意命令，从而导致“钱包拒绝服务”场景，服务提供商因此承担了未经授权使用的成本。 AI

影响 强调了AI系统中关键的安全风险，并强调需要强大的身份验证和输入验证来防止代价高昂的滥用。

排序理由 关于AI产品的安全漏洞披露。

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提示注入和缺失的身份验证创建了免费的LLM滥用向量

报道来源 [1]

  1. dev.to — LLM tag TIER_1 English(EN) · Najmedine salem ·

    提示注入+缺失身份验证：我如何将AI翻译API变成免费LLM滥用向量（钱包拒绝）

    <p>**</p> <h2> Introduction </h2> <p>**</p> <p>AI-powered APIs are often treated as simple features, but in reality they are expensive systems powered by large language models.</p> <p>During an authorized security assessment, I tested an AI translation endpoint that initially loo…

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