Unverified50% confidenceCautionExact time
CLM引入新的prompt injection攻击面：注入的恶意指令可持久化到上下文文件并跨多轮存活，甚至主动阻止自己被删除，论文作者将其列为未解决隐患
1
Sources
50%
Confidence
Long-term
Relevance
10/5/2026
First Seen
Sources
Related Entities
Related Claims
Unverified要让CLM真正发挥作用，必须开启每轮只调用一个工具，并在每次结果后生成一段笔记，否则并行工具调用会导致上下文撑爆70% similarUnverifiedCLM的实现方式是harness在每次请求前把当前上下文写入文件，模型通过生成并运行Python脚本修改该文件，修改后剩下的内容成为下一轮prompt64% similarUnverified在多人协作线程中，提示注入（Prompt Injection）的攻击面扩大，任何有访问权限的用户都可能成为注入向量，恶意指令可能被伪装成背景补充或方向修正61% similarUnverified默认隔离加敏感操作需人工确认的模式可以缓解prompt injection风险，使执行权仍握在用户手中61% similarVerified提示词注入（Prompt Injection）分为直接注入和间接注入两类，直接注入通过用户输入植入恶意指令，间接注入将恶意指令藏匿于AI可能读取的外部内容中60% similar
Cite This Claim
Stable URI
https://kongchang.com/claim/979103API
curl https://kongchang.com/api/v1/knowledge/claims/979103MCP
get_claim(id=979103)