由于训练数据策略，将 .env 文件分享给大型语言模型 (LLM) 通常被认为是安全的。然而，一项新的分析表明，代理攻击面带来了独特且潜在更大的风险。这一观点强调，虽然 LLM 经过训练不会保留敏感信息，但它们根据指令行事的能力仍可能暴露凭证或其他私人数据。 AI
影响 强调了 LLM 交互中潜在的安全漏洞，敦促在标准训练数据策略之外保持警惕。
排序理由 文章讨论了与 LLM 和 .env 文件相关的潜在风险，并就安全性提供了意见，而不是报告新进展。
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