一位安全研究员发现，当恶意负载嵌入到工具的定义中时，提示注入攻击比嵌入到工具输出中更有效。经过指令层级训练的模型（优先处理系统指令而非工具输出）容易受到此类攻击。Claude模型对所有测试的变体都表现出抵抗力，尽管研究员指出，即使是领先的模型，在反复尝试下也会退化。研究结果表明，当前的防御措施可能关注了错误的攻击向量，因为工具描述是一个受关注度较低的渠道。 AI
影响 凸显了LLM工具集成中一个关键的安全漏洞，可能影响企业采用并需要新的防御策略。
排序理由 该项目通过对LLM工具使用进行实验，发现了一个新颖的安全漏洞。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]
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