文章探讨一个被低估的攻击面：攻击者无需直接与模型对话，只需污染模型会读取的日志文件，就能通过其中的恶意文本实施提示注入，诱导 AI 助手执行非预期操作或泄露信息。这类「间接提示注入」在 AI 接入运维、客服、代码审查等场景时风险尤高，因为日志、工单、网页内容都可能成为不可信输入。防御思路包括：对进入模型上下文的外部数据做来源标记与清洗、限制工具调用权限、对高风险动作引入人工确认，以及把模型输出视为不可信再做二次校验。

📌 原文来源：dev.to

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