🎯 情报来源：Simon Willison's Weblog
最新研究指出，大语言模型(LLM)的提示词注入(Prompt Injection)攻击在现有技术框架下可能无法彻底解决。核心矛盾在于LLM基于无差别的token序列处理机制，缺乏标记特权token的技术手段。数据显示，所有现有防御方案都会产生新的攻击向量：使用分隔符时攻击者可嵌入相同符号，采用指令层级则会被伪造优先级，部署分离模型反而使攻击面翻倍。
更严峻的是，状态污染问题形成恶性循环：对话历史摘要会保留注入内容，清除缓存导致上下文丢失，保留缓存则持续传播污染。研究表明， adversaries可通过精心设计的输入永久性腐蚀模型输出，记忆功能反而成为系统性弱点。
💡 核心要点
- 100%防御失效：所有现有防护方案都会产生新攻击路径
- 攻击面倍增：采用分离模型防御会使攻击接口数量翻倍
- 永久污染风险：单次成功注入可导致模型输出持续中毒
📌 情报分析
技术价值：极高
揭示LLM底层架构与安全需求的根本性冲突，token无特权机制属于基础设计缺陷
商业价值：高
直接影响所有LLM产品的安全部署，企业级应用需重新评估风险成本
趋势预测：高
将推动新一代「安全优先」架构研发，但短期难有突破性解决方案