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把邮件交给 AI 总结或代拟回复，看起来只是把文本发给模型；实际输入却常是 HTML。发件人可以用白色小字、隐藏 CSS 或零宽字符藏入人眼难以发现的指令。传统反垃圾邮件关注恶意链接和附件，却未必会清...
AI Agent 获得 shell、数据库凭据或云 API 权限后，风险不只来自模型答错：一次间接提示注入、错误参数或失控循环，都可能把意图变成真实操作。把所有权限交给 Agent，再寄望于提示词提醒...
给 Agent 接上数据库、邮件或支付工具，真正难的往往不是让它“会做事”，而是确保它只对当前任务、当前对象做被允许的事。提示词可以告诉模型“不要支付超额发票”，却不能把这句话变成可靠的权限边界：模型...
把文档交给 AI Agent 做总结、审核或抽取，风险不只来自正常可见的文字。PDF 里的隐藏文本、Word 的备用内容、演示文稿的 speaker notes，甚至表格中让数字“看起来为空”的格式，...
AI 编码 Agent 真正危险的地方，往往不是它生成了一段不够优雅的代码，而是它已经拿到了执行命令、写文件、读取网页或调用 MCP 工具的权限。传统的权限弹窗只能回答“用户是否允许”，却不一定能判断...
网页太重让 Agent 读不动？用 only-cli/oc 把网站变成可操作的终端界面 让 AI Agent 查网页，最容易被低估的成本不是网络请求，而是上下文。一个页面可能带着导航、脚本、样式、评论...
给 Agent 接上邮件、HTTP、Shell 或数据库工具之后，风险往往不在模型会不会说出一段不当文本，而在它会不会真的执行一次不该执行的调用。一个看似正常的网页、工单或日志里可以混入间接提示注入：...
给编码 Agent 接上终端、浏览器、MCP 服务之后，风险并不只来自模型“答错了”。更棘手的是：Agent 已经拿到了执行能力，某段网页文本、仓库里的说明文件或工具返回值又把间接提示注入带进上下文，...
一个让人后背发凉的场景 假设你在生产环境跑着 Claude Code 或 Codex，它正奉命执行一个自动化任务。AI 读到了一篇文档，文档里建议先检查 ~/.ssh/id_rsa 是否存在——Age...
事件背景 2026 年 6 月 5 日，一场针对 AI 开发者的供应链攻击席卷了微软的 GitHub 组织。攻击者利用此前已被攻陷的贡献者账号，向 Azure/durabletask 仓库推送了一个恶...
