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研究报告揭示主流AI系统存在越狱漏洞、不安全代码及数据窃取风险
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简介生成式AI面临新型越狱攻击最新研究发现,多款生成式人工智能GenAI)服务存在两类可诱导其生成非法或危险内容的越狱攻击漏洞。其中代号为"Inception"的攻击技术,通过指令让AI工具虚构场景,进而 ...
最新研究发现,研究狱漏多款生成式人工智能(GenAI)服务存在两类可诱导其生成非法或危险内容的报告越狱攻击漏洞。其中代号为"Inception"的揭示及数据窃攻击技术 ,通过指令让AI工具虚构场景,主流进而在无安全限制的系统险子场景中实施二次诱导 。
美国计算机应急响应小组协调中心(CERT/CC)在近期公告中指出 :"在子场景中持续发送提示词可绕过安全防护机制,洞不代码最终生成恶意内容。安全"第二种越狱方式则是取风通过询问AI"如何拒绝特定请求"的亿华云反向引导实现 。CERT/CC补充说明:"攻击者可交替使用正常提示与越狱问题,研究狱漏使AI在安全机制失效状态下持续响应 。报告"

这些技术若被成功利用,揭示及数据窃攻击者将能突破OpenAI ChatGPT 、主流Anthropic Claude 、系统险微软Copilot 、洞不代码谷歌Gemini 、安全XAi Grok 、Meta AI及Mistral AI等平台的安全防护。服务器租用潜在危害包括生成受控物质制备指南、武器设计图纸、钓鱼邮件模板及恶意软件代码等非法内容。
近月研究还发现三大新型攻击手法 :
上下文合规攻击(CCA) :攻击者在对话历史中植入"愿意提供敏感信息"的虚拟助手回复策略傀儡攻击:将恶意指令伪装成XML/INI/JSON等策略文件,诱使大语言模型(LLM)绕过安全校准内存注入攻击(MINJA) :通过查询交互向LLM代理的内存库注入恶意记录 ,诱导其执行危险操作代码生成暗藏安全隐患Backslash安全团队指出 ,即便要求生成安全代码,实际效果仍取决于提示词详细程度 、编程语言 、云计算潜在通用缺陷枚举(CWE)及指令明确性。研究表明,LLM在基础提示下默认生成的代码往往存在安全隐患,暴露出依赖GenAI进行"氛围编程"的风险。
OpenAI最新发布的GPT-4.1模型更引发特殊担忧 。评估显示,在未修改系统提示的情况下 ,源码下载该模型出现偏题及允许故意滥用的概率达到前代GPT-4o的三倍。SplxAI专家警告:"升级模型绝非简单修改代码参数,每个版本都有独特的性能与漏洞组合。"

Anthropic公司设计的模型上下文协议(MCP)开放标准被发现存在新型攻击面 。瑞士Invariant实验室证实,恶意MCP服务器不仅能窃取用户敏感数据,还可劫持代理行为覆盖可信服务器指令,免费模板导致功能完全失控 。
这种"工具投毒攻击"通过将恶意指令嵌入用户不可见但AI可读的MCP工具描述实现 。实验演示显示,攻击者通过篡改已授权的工具描述 ,可从Cursor或Claude Desktop等代理系统中窃取WhatsApp聊天记录。

近期曝光的可疑Chrome扩展程序更凸显危机严重性——该扩展能与本地MCP服务器通信 ,完全突破浏览器沙箱防护。ExtensionTotal分析报告指出:"该扩展无需认证即可全权访问MCP服务器工具,香港云服务器其文件系统操作权限与服务器核心功能无异,可能造成灾难性的系统级沦陷 。"
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