待验证50% 置信事实精确时间

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）

1

来源数

50%

置信度

长期有效

时效性

2026/8/6

首次发现

来源

TIME向AI爬虫投喂专属网页内嵌广告：媒体变现新策略

相关事实

待验证下游用户对模型的二次微调可能意外破坏原有安全特性64% 相似已验证数据投毒攻击是将恶意样本混入训练数据集，使模型在部署后对特定输入产生错误行为64% 相似待验证新接入的文档或知识库更新可能引入提示注入或数据投毒的新入口61% 相似待验证任何要求把文本喂进模型或管道的邀请都应视为潜在风险，切勿将来源不明数据接入生产系统或本地敏感环境61% 相似待验证工具调用使攻击面从让模型说错话升级为让模型做错事，危害从信息误导上升为实质性的数据访问和系统篡改59% 相似

引用此条事实

Stable URI

https://kongchang.com/claim/697199

API

curl https://kongchang.com/api/v1/knowledge/claims/697199

MCP

get_claim(id=697199)