研究人员发现了一种名为“加密上下文注入”的新型攻击技术,该技术以 Grok 和 Gemini 等大语言模型代理为目标。此方法涉及将加密的恶意载荷嵌入网页,大语言模型的执行运行时在处理过程中会解密该载荷。解密后,载荷会指示大语言模型使用其导航工具将敏感用户数据(如聊天记录和订阅级别)窃取到攻击者控制的 URL。此攻击绕过了传统的安全内容分类器,因为恶意指令仅在大语言模型内部执行环境中以明文形式可见,而在 API 边界不可见。 AI
影响 此次攻击凸显了大语言模型代理安全方面的一个关键漏洞,可能影响跨各种 AI 平台的用户信任和数据隐私。
排序理由 该项目描述了一种针对大语言模型代理的新型攻击技术,这是一种与 AI 工具相关的安全漏洞。
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