摘要：研究表明，攻击者可通过提示词注入（Prompt Injection）攻击劫持AI驱动的网络安全工具，使其反噬自身系统。安全专家Víctor Mayoral-Vilches和Per Mannermaa Rynning揭示了现代AI渗透测试框架的致命缺陷——当恶意
研究表明，攻击者可通过提示词注入（Prompt Injection）攻击劫持AI驱动的网络安全工具，使其反噬自身系统。安全专家Víctor Mayoral-Vilches和Per Mannermaa Rynning揭示了现代AI渗透测试框架的致命缺陷——当恶意服务器在看似无害的数据流中植入隐藏指令时，这些自动化工具就会沦为攻击跳板。Part01核心发现通过嵌入恶意指令劫持AI安全代理 利用编码转换、Unicode技巧和环境变量泄露绕过过滤机制 防御需结合沙箱隔离、模式过滤、文件写入监控及AI验证Part02提示词注入漏洞原理研究人员使用了一款开源的网络安全AI（CAI）代理进行测试，该工具能自动扫描、利用并报告网络漏洞。在一次常规HTTP GET请求中，CAI代理接收了带有安全标记的网页内容：
该代理将"NOTE TO SYSTEM"前缀误判为合法系统指令，自动解码base64载荷并执行了反向shell命令。攻击者仅用20秒就获得了测试环境的shell访问权限，完整演示了从"初始侦察"到"系统沦陷"的攻击链。攻击者可通过多种手段规避简单模式过滤：采用base32、十六进制或ROT13等替代编码将载荷隐藏在代码注释和环境变量输出中利用Unicode同形字（homograph）混淆恶意指令，借助代理的Unicode规范化处理绕过检测
Part03防御措施建议随着大语言模型（LLM）能力演进，新型绕过技术将不断涌现，这场攻防对抗将延续早期Web应用XSS防御的发展轨迹。部署AI安全代理的组织必须建立完整防护机制，持续监控新兴的提示词注入技术以维持有效防御。参考来源：
AI-Powered Cybersecurity Tools Can Be Turned Against Themselves Through Prompt Injection Attacks
https://cybersecuritynews.com/ai-powered-tools-turned-against-themselves/
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来源：小夏科技论
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