待验证50% 置信事实精确时间

2023年卡内基梅隆大学与德国CISPA亥姆霍兹信息安全中心的研究团队发表论文，证明当时主流LLM Agent对间接提示注入攻击高度脆弱，成功率超过80%

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来源数

50%

置信度

长期有效

时效性

2026/7/16

首次发现

来源

AI Agent上生产环境必须遵守的核心铁律

相关事实

待验证2023年德国波鸿鲁尔大学研究员Kai Greshake等人在论文中首次对间接提示词注入攻击进行了系统性分类和危害评估70% 相似待验证2023年以来研究人员在AutoGPT、LangChain等主流Agent框架中演示了提示注入攻击的可行性69% 相似待验证依赖混淆攻击由安全研究员Alex Birsan于2021年首次公开披露62% 相似待验证2023年研究人员Simon Willison系统性地揭示了间接提示注入的危害，指出模型具备联网搜索或文件读取能力时攻击面急剧扩大62% 相似待验证2023年研究者已经演示了通过间接注入控制Bing Chat代理行为的概念验证攻击62% 相似

引用此条事实

Stable URI

https://kongchang.com/claim/533627

API

curl https://kongchang.com/api/v1/knowledge/claims/533627

MCP

get_claim(id=533627)