待验证50% 置信事实精确时间

OWASP已将提示注入列为大语言模型应用的首要安全风险（LLM Top 10第一位）

1

来源数

50%

置信度

长期有效

时效性

2026/9/28

首次发现

来源

AI智能体安全新思路：拦截工具调用的开源方案Aegotrax

涉及实体

OWASPcompany Prompt Injectionconcept

相关事实

待验证提示词注入（Prompt Injection）是当前大语言模型安全领域最受关注的攻击面之一71% 相似待验证提示注入（Prompt Injection）的核心原理在于大语言模型无法可靠地区分用户的真实指令和内容中夹带的恶意指令67% 相似待验证Anthropic此前主要专注于大语言模型的安全与对齐研究64% 相似待验证高风险操作应要求人工审批，并将所有自然语言输入视为不可信，以防范智能体目标劫持64% 相似待验证与传统软件安全漏洞不同，语言模型的越狱边界本身具有模糊性，同一段输出在不同语境下可能被认定为安全或危险63% 相似

引用此条事实

Stable URI

https://kongchang.com/claim/955946

API

curl https://kongchang.com/api/v1/knowledge/claims/955946

MCP

get_claim(id=955946)