Prompt Injection 2.0: Hybrid AI Threats

提示注入攻击是一种通过恶意输入操纵人工智能系统忽略原始指令、转而执行未经授权命令的攻击方式，最早于2022年5月由Preamble, Inc.发现，并被负责任地披露给了OpenAI。在过去三年中，这类攻击持续对集成大语言模型（LLM）的系统构成关键安全威胁。随着“具身智能系统”（agentic AI systems）的出现，大语言模型可以通过工具自主执行多步骤任务，并与其他智能体协调运作，这种技术演进从根本上改变了威胁格局。如今，现代提示注入攻击能够与传统的网络安全漏洞结合，形成混合威胁，从而系统性地绕过传统安全控制措施。 本文对“提示注入2.0”进行了全面分析，探讨了提示注入如何与跨站脚本攻击（XSS）、跨站请求伪造（CSRF）及其他Web安全漏洞结合，从而绕过传统安全机制。我们在Preamble早期研究和缓解技术的基础上，针对包括AI蠕虫、多智能体感染以及混合型网络-AI攻击在内的现代威胁进行了评估。我们的分析结合了最新的基准测试结果，展示了传统Web应用防火墙、XSS过滤器和CSRF令牌在面对AI增强型攻击时的失效情况。此外，我们还提出了结合提示隔离、运行时安全机制、权限分离以及新型威胁检测能力的架构级解决方案。

这篇论文旨在解决提示注入攻击（Prompt Injection）在新一代人工智能系统中所带来的安全威胁。随着大语言模型（LLM）被广泛集成到各类系统中，攻击者可以通过精心设计的输入来操控AI行为，绕过传统安全机制。这种攻击形式不仅延续了传统网络安全漏洞（如XSS和CSRF），还与AI系统特性结合形成了更复杂的“混合威胁”。这是一个持续发展且日益严重的问题，尤其是在多代理和自主任务执行的AI系统中。

论文提出“Prompt Injection 2.0”的概念，将提示注入攻击与传统Web安全漏洞结合，分析其如何绕过现有防护机制。其关键创新在于将AI安全问题与传统网络安全进行交叉研究，并提出一种新的系统架构设计，融合提示隔离（Prompt Isolation）、运行时安全控制（Runtime Security）和权限分离（Privilege Separation）等技术，以应对AI增强型攻击。这种综合性的防御思路在当前AI安全领域具有较强的前瞻性和系统性。

1. 提出了Prompt Injection 2.0的概念，将AI提示攻击与传统Web安全漏洞相结合，揭示了新型混合威胁的攻击路径 2. 通过实验验证了当前Web应用防火墙（WAF）、XSS过滤器和CSRF令牌对AI增强型攻击无效 3. 构建了一个新的防御架构，结合AI运行时安全监控与系统级隔离机制 4. 对AI蠕虫、多代理感染等新型攻击模式进行了系统性分析 5. 引用了最新的基准测试数据，但未提及是否开源相关代码或工具

1. Preamble, Inc. 提出的原始提示注入攻击研究（2022） 2. OpenAI 对提示注入攻击的响应与缓解措施研究 3. AI系统中的运行时安全监控（Runtime Monitoring）相关工作，如LangChain Guard、Prompt Layer等 4. 传统Web安全领域中关于XSS、CSRF的防御机制研究 5. 近期关于AI蠕虫、多代理系统安全的研究论文，如《Security Challenges in Autonomous Multi-Agent Systems》 6. LLM安全与对抗样本研究，如《Adversarial Attacks on Neural Networks and LLMs》