那个将你的系统提示词泄露到客户审计日志中的调试日志器
你的平台团队为了排查故障而添加的一个字段，最终出现在了租户的审计导出中 —— 这次泄露不需要任何攻击者，仅仅是两个“正确”的决定组合在了一起。
绕过清理器的提示词注入：当智能体通过工具读取恶意指令
输入清理器位于用户和模型之间，但使用工具的智能体还有数十种其他的摄入路径。本文将探讨为什么检索到的文档、网页抓取、MCP 响应以及其他智能体的输出会绕过你的分类器，以及真正的工具感知型防御方案长什么样。
当你的禁止列表变成秘籍：提示词中负面示例的隐性成本
成熟的生产环境提示词往往会积累一长串“不要做”的列表，但这在无形中适得其反——既暴露了攻击面，又增加了原本想要禁止的内容的产出率。
提示词注入漏洞赏金：当“损坏”没有明确定义时，如何划定程序范围
标准的赏金准则在面对以“提供帮助”为行为规范的 AI 功能时会失效。一个有效的程序需要基于 CIA 的严重性评估标准、概率性复现条款、明确的工具范围清单、安全港协议下的指定测试租户，以及一个受修复 SLA 约束的 AI 团队。
工具组合沙箱逃逸：当三个安全工具组合成数据泄露时
每个工具的 ACL 都没有问题，但它们的组合导致了 PII 泄露。智能体权限表面是工具目录在组合下的闭包，而针对单个工具的审查只是在审计词汇，规划器却在构建句子。
绕过词汇表：当用户学会用礼貌的英语进行越狱
生产环境中的 AI 产品容易被“假设”、“用于教育目的”、“为了写故事”这类三词构架绕过拒绝策略。了解如何检测和防御你的用户从社交平台学到的绕过词汇。
你的微调大模型正在泄露哪些训练数据
微调模型可能通过逐字提取、成员推理和属性推理攻击暴露训练数据——仅需200美元就能演示。本文是关于威胁模型、差分隐私权衡、输出净化和生产部署主动审计方法的技术指南。
输出即有效载荷：你的 AI 威胁模型只守住了一半边界
AI 威胁模型通常止步于模型本身，并将输出视为安全内容。间接提示词注入将渲染的 Markdown、结构化输出、生成的代码以及工具调用参数转化为攻击载荷——而真正值得防御的边界其实位于模型的下游。
你的系统提示词终会泄露：针对提示词提取进行设计
提示词提取是对 LLM 产品的一种隐蔽攻击。应将系统提示词视为公开内容，将秘密移出上下文，并为其构建评估体系。
AI 可观测性泄露：你的追踪堆栈正成为数据外泄的出口
托管式追踪 SDK 正在悄无声息地将完整的 prompt 和回复传送到你的信任边界之外。这是一份面向 LLM 团队的合规指南：对字段进行分类、在数据流出前进行清洗，并将 SDK 审计作为一项基本策略。
免费层级滥用经济学：当你的 AI 慷慨被机器人拖垮
为 SaaS 设计的免费层级策略正在悄悄让 AI 产品破产。本文将揭示机器人如何利用你的慷慨牟利，以及如何通过速率限制、工作量证明和指纹识别模式来止血。
生产环境中的提示注入：真正有效的攻击模式及如何阻止它们
提示注入是头号 LLM 漏洞——而大多数团队的防御措施在适应性攻击者面前都失败了。本文将提供一份实用指南，揭示导致真实 CVE 的攻击模式，以及能够真正降低风险的架构控制措施。