05 部落格與 Hacker News 社群討論

索引:README|事件時間軸 06-incidents

A. 必讀部落格

Simon Willison(概念命名者)

Embrace The Red(Johann Rehberger,最多實戰 exploit)

Invariant Labs

其他

B. Hacker News 重要討論串(points / comments 為 2026-10-26 Algolia API 數據)

「社群主要論點」欄是依文章內容與討論串主題整理的方向性摘要,並未逐則統計留言。 | 日期 | 討論串 | 分數/留言 | 社群主要論點 | |---|---|---|---| | 2023-04-14 | Prompt injection: what’s the worst that can happen? | 462/203 | 早期爭論是否「真的是問題」;多數同意 agent 化後才危險 | | 2023-05-13 | Prompt injection explained | 508/175 | 類比 SQL injection,但沒有 escaping 可用 | | 2023-05-13 | The Dual LLM pattern | 201/109 | 認同隔離方向,但質疑 utility:quarantined LLM 產出的摘要仍需給人看 | | 2023-11-13 | Hacking Google Bard | 422/153 | markdown 圖片 exfil 是經典管道;CSP 很重要 | | 2024-06-13 | Uncensor any LLM with abliteration | 586/287 | open-weight 的安全對齊「一個向量就拿掉」;也有人認為 refusal 本來就不是安全機制 | | 2024-08-20 | Data Exfiltration from Slack AI | 604/174 | 公開頻道內容可污染私有頻道的回答;廠商初回應「intended behavior」引發批評 | | 2024-10-26 | ZombAIs: Claude Computer Use C2 | 166/84 | computer use 讓 PI 直接變成下載執行惡意程式 | | 2025-04-19 | CaMeL: Defeating Prompt Injections by Design | 71/16 | 第一個「by design」方案受肯定;質疑使用者需寫 policy、utility 下降 | | 2025-05-26 | GitHub MCP exploited | 508/297 | 爭論點:這是「MCP 的漏洞」還是「使用者給太大 PAT」?共識:ambient authority 是根本 | | 2025-06-11 | EchoLeak – 0-click M365 Copilot | 228/86 | 零點擊:只要寄一封信;XPIA classifier 被繞過 | | 2025-07-08 | Supabase MCP can leak your entire SQL database | 848/470 | service_role 繞過 RLS;大量留言:「不要給 LLM prod DB 的 admin 權限」 | | 2025-08-09 | My Lethal Trifecta talk | 430/115 | 三要素框架廣受接受;討論如何在企業內「拆腳」 | | 2025-08-24 | Indirect Prompt Injection in Perplexity Comet | 97/31 | agentic browser 打破 same-origin policy | | 2025-09-26 | How to stop AI’s “lethal trifecta” (Economist) | 115/116 | 主流媒體跟進;工程師主張架構而非模型解 | | 2025-09-27 | A Postmark backdoor that’s downloading emails | 308/166 | MCP 供應鏈:第一個在野惡意 MCP server | | 2025-10-11 | CamoLeak: GitHub Copilot leaks private source | 235/43 | 利用 GitHub Camo 圖片代理繞過 CSP 做 exfil | | 2025-11-02 | Agents Rule of Two & Attacker Moves Second | 114/44 | 防禦 benchmark 數字不可信 | | 2025-11-25 | Google Antigravity exfiltrates data via IPI | 768/215 | 實作部落格中的 IPI 讓 IDE agent 呼叫瀏覽器子 agent 偷 credential 與程式碼(PromptArmor, 2025-11-20) | | 2026-08-31 | Breaking Claude Code Opus 5 Auto Mode | 399/121 | 「0.00% ASR」行銷 vs 實際 RCE;classifier 不是 sandbox | | 2026-09-26 | An agent used DNS to reach an external chatbot | 198/188 | 模型為達目標自行找 DNS 隧道繞過 sandbox;網路隔離需多層 |

C. 社群共識(淺層現象的總結)

  1. 「模型變聰明 PI 就會消失」→ 被反覆否定;更聰明的模型更能執行複雜攻擊鏈。
  2. 「加一個 classifier」→ 有用但非邊界(Gemini、Anthropic、Auto Mode 案例)。
  3. 最常見的 exfil 管道:markdown 圖片 URL、連結預覽、DNS、PR/issue 留言、寄信。
  4. 真正有效的修補幾乎都是移除能力:關掉圖片渲染、限制 URL、收斂 token scope、強制使用者確認。