待验证50% 置信事实精确时间
对抗性攻击指通过对输入数据施加人类难以察觉的微小扰动，使AI模型产生错误判断，在图像识别和文本处理任务中均已被证实可行
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来源数
50%
置信度
长期有效
时效性
2026/9/25
首次发现
来源
涉及实体
相关事实
已验证该攻击利用AI智能体自动执行的特性，将恶意行为藏匿于正常操作流程中，绕过静态代码扫描工具80% 相似待验证大语言模型和生成式AI存在幻觉、偏见、可被对抗性攻击操纵等已知缺陷78% 相似已验证生成式AI叙事产品面临提示词注入攻击风险，恶意用户可诱导模型生成违规内容76% 相似待验证间接提示注入（Indirect Prompt Injection）攻击指令隐藏在AI处理的外部数据中，2023年以来安全研究人员已在多个AI产品中演示了这类攻击75% 相似待验证研究人员已发现针对AI代码建议的提示注入、通过恶意仓库影响模型输出的数据投毒，以及利用Copilot上下文窗口实施的信息泄露攻击等新型攻击路径75% 相似
引用此条事实
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curl https://kongchang.com/api/v1/knowledge/claims/950408MCP
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