English(EN) The LLM Isn't Your Attacker. Your eval() Statement Is.

LLM 推理引擎易受经典代码注入漏洞攻击

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] · 2026-08-27 16:18

在 vLLM 和 SGLang 等推理引擎中发现了一个重要的安全漏洞 CVE-2025-9141，该漏洞源于在模型生成的参数上使用了 `eval()` 函数。这个问题让人联想到早期的 SQL 注入和不安全反序列化等漏洞，其根源在于将 LLM 输出视为可信内容而非不可信文本。该漏洞凸显了 AI 基础设施快速发展的一个普遍趋势，即为了追求性能基准而常常忽视安全最佳实践，从而可能被对抗性输入所利用。 AI

影响强调了在 AI 基础设施中进行健全输入验证的必要性，因为经典的软件漏洞可能会在 LLM 应用中重新出现。

排序理由识别出 AI 推理软件中的一个特定漏洞，但不代表新的模型发布或核心 AI 研究。

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报道来源 [1]

dev.to — LLM tag TIER_1 English(EN) · Cor E · 2026-08-27 16:18

大型语言模型不是你的攻击者。你的 eval() 语句才是。

<p>Everyone's worried about prompt injection making models say bad things. Meanwhile someone piped LLM output straight into <code>eval()</code> and gave it a GPU box to play with. That's not an AI safety problem. That's a 2005 problem wearing a 2025 costume.</p> <h2> Where this f…

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报道来源 [1]

大型语言模型不是你的攻击者。你的 eval() 语句才是。

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