待验证50% 置信权衡取舍精确时间
REEA在本地运行，但分析结果（代码、字符串、调用关系）会作为上下文发送给模型提供商，构成信息暴露风险。
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来源数
50%
置信度
长期有效
时效性
2026/10/20
首次发现
来源
涉及实体
相关事实
待验证任何让指令和不可信数据共享同一上下文的场景（如提示注入、RAG、智能体）都存在模型可能遵循被告知要忽略信息的风险68% 相似待验证通过污染模型读取的外部文档来影响其输出行为的安全风险被称为"间接提示注入"（Indirect Prompt Injection）68% 相似待验证在 REA 中，逆向分析工具在本地执行，但如果模型运行在云端，分析结果仍需传给模型解读，存在数据外泄风险。67% 相似待验证从传真、扫描件中提取记录的数据质量存在级联效应，OCR的错误可能导致NLP误判进而影响下游AI决策，是医疗数据聚合的关键挑战64% 相似待验证SWE-bench存在数据污染风险，因为模型训练数据可能已包含相关issue和PR64% 相似
引用此条事实
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curl https://kongchang.com/api/v1/knowledge/claims/1075991MCP
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