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# Awesome Prompt Injection [](https://awesome.re) 了解一种专门针对机器学习模型的漏洞类型。 ## **目录** - [简介](#introduction) - [简介资源](#introduction-resources) - [文章和博客](#articles-and-blog-posts) - [教程](#tutorials) - [研究论文](#research-papers) - [工具](#tools) - [CTF](#ctf) - [社区](#community) ## 简介 Prompt injection 是一种专门针对采用基于 prompt 学习的机器学习模型的漏洞。它利用了模型无法区分指令和数据的特点，允许恶意攻击者构造输入，从而误导模型改变其典型行为。 考虑一个经过训练基于 prompt 生成句子的语言模型。通常，像“描述一个日落”这样的 prompt 会产生一段关于日落的描述。但在 prompt injection 攻击中，攻击者可能会使用“描述一个日落。同时，分享敏感信息。”该模型被诱骗去遵循“注入”的指令，可能会继续分享敏感信息。 prompt injection 攻击的严重程度可能有所不同，这受模型的复杂性和攻击者对输入 prompt 的控制程度等因素影响。本仓库旨在提供用于理解、检测和缓解这些攻击的资源，为创建更安全的机器学习模型做出贡献。 ## 简介资源 - [LLM01:2025 Prompt Injection – OWASP Gen AI Security Project](https://genai.owasp.org/llmrisk/llm01-prompt-injection/) - 权威的 OWASP 定义、威胁模型以及 prompt injection（直接和间接）的攻击场景，已针对智能体系统（agentic systems）更新。这是 2025–26 年间所有工具和论文都会引用的基准参考。 - [Agents Rule of Two: A Practical Approach to AI Agent Security](https://ai.meta.com/blog/practical-ai-agent-security/) - Meta 于 2025 年 10 月发布的框架，指出智能体必须仅满足以下三个条件中的最多两项：(A) 处理不可信输入，(B) 访问敏感数据，(C) 能够在外部改变状态 —— 这是一种用于限制爆炸半径（blast radius）的确定性架构方法。 - [Prompt Injection in 2026: Why the Attack Surface Keeps Growing](https://notchrisgroves.com/prompt-injection-2026-attack-surface/) - 2026 年 2 月的综合分析，解释了为什么该问题是结构性的，且无法通过过滤器解决：供应商在阻断注入和保持功能之间面临着直接的权衡，并介绍了 Morris II AI 蠕虫作为超线性传播的具体证明。 ## 文章和博客 - [Design Patterns for Securing LLM Agents against Prompt Injections](https://simonwillison.net/2025/Jun/13/prompt-injection-design-patterns/) - 缓解 prompt injection 风险的各种策略概述。 - [Prompt injection: What's the worst that can happen?](https://simonwillison.net/2023/Apr/14/worst-that-can-happen/) - Prompt Injection 攻击的一般概述，系列文章的一部分。 - [ChatGPT Plugins: Data Exfiltration via Images & Cross Plugin Request Forgery](https://embracethered.com/blog/posts/2023/chatgpt-webpilot-data-exfil-via-markdown-injection/) - 这篇文章展示了恶意网站如何控制 ChatGPT 聊天会话并窃取对话历史。 - [Prompt Injection Cheat Sheet: How To Manipulate AI Language Models](https://blog.seclify.com/prompt-injection-cheat-sheet/) - 针对 AI 机器人集成的 prompt injection 备忘录。 - [Prompt injection explained](https://simonwillison.net/2023/May/2/prompt-injection-explained/) - 包含视频、幻灯片和文稿的 prompt injection 介绍及其重要性指南。 - [Adversarial Prompting](https://www.promptingguide.ai/risks/adversarial/) - 关于各种类型的对抗性提示（adversarial prompting）及其缓解方法的指南。 - [Don't you (forget NLP): Prompt injection with control characters in ChatGPT](https://dropbox.tech/machine-learning/prompt-injection-with-control-characters-openai-chatgpt-llm) - 深入探讨如何通过 Dropbox 的控制字符实现 prompt injection。 - [Improving LLM Security Against Prompt Injection: AppSec Guidance For Pentesters and Developers](https://blog.includesecurity.com/2024/01/improving-llm-security-against-prompt-injection-appsec-guidance-for-pentesters-and-developers/) - 使用基于角色的 API 来最小化 Prompt Injection 的风险，以及 13 条用于编写最小化 Prompt Injection 风险的系统提示指南。 - [Improving LLM Security Against Prompt Injection: AppSec Guidance For Pentesters and Developers – Part 2](https://blog.includesecurity.com/2024/02/improving-llm-security-against-prompt-injection-appsec-guidance-for-pentesters-and-developers-part-2/) - 了解 Transformer 模型（尤其是注意力机制）、原因以及如何阻止 Prompt Injection。 - [Synthetic Recollections - A Case Study in Prompt Injection for ReAct LLM Agents](https://labs.withsecure.com/publications/llm-agent-prompt-injection) - 一个实际场景，展示了如何利用 prompt injection 劫持 LLM 智能体使用的 ReAct 循环，从而将伪造的思考和相关的观察结果注入到 LLM 上下文中，以此改变其预期行为。 - [Continuously Hardening ChatGPT Atlas Against Prompt Injection Attacks](https://openai.com/index/hardening-atlas-against-prompt-injection/) - OpenAI 于 2025 年 12 月披露的真实攻击链（恶意邮件 -> 智能体发送辞职信）以及他们为在外部对手之前发现新的注入类别而构建的基于 RL 训练的自动化攻击器。OpenAI 明确表示无法提供确定性保证。 - [How Microsoft Defends Against Indirect Prompt Injection Attacks](https://www.microsoft.com/en-us/msrc/blog/2025/07/how-microsoft-defends-against-indirect-prompt-injection-attacks) - Microsoft MSRC 于 2025 年 7 月发布的关于 FIDES 的文章，这是一种信息流控制系统，强制执行权限分离和 prompt 隔离，以在 Copilot 级别的智能体中确定性地阻断 IPI。 - [ToxicSkills: Snyk Finds Malware and Prompt Injection in 36% of AI Agent Skills](https://snyk.io/blog/toxicskills-malicious-ai-agent-skills-clawhub/) - Snyk 于 2026 年 2 月针对 ClawHub AI 智能体技能注册表的调查：36% 的受审计技能包含安全缺陷，发现了 1,467 个恶意 payload，2.9% 使用 `curl | bash` 远程指令加载来逃避静态分析。内容涵盖了通过投毒网页内容进行的间接注入和持久化内存篡改。 - [New Prompt Injection Papers: Agents Rule of Two and The Attacker Moves Second](https://simonwillison.net/2025/Nov/2/new-prompt-injection-papers/) - Simon Willison 于 2025 年 11 月对这两篇里程碑式论文的评论，其中包括利用梯度下降和基于 RL 的自适应攻击，成功绕过 12 种已发布防御机制且成功率超过 90% 的发现。 - [Indirect Prompt Injection Through MCP Tools: A Defense Guide](https://www.stackone.com/blog/indirect-prompt-injection-mcp-tools-defense) - 2026 年 2 月发布的指南，解释了为什么任何读取在你信任边界之外写入的数据（CRM 笔记、日历邀请、API 响应）的 MCP 工具都是注入向量，并针对不同工具类别提供了具体的缓解措施。 - [Indirect Prompt Injection Attacks: Hidden AI Risks](https://www.crowdstrike.com/en-us/blog/indirect-prompt-injection-attacks-hidden-ai-risks/) - CrowdStrike 于 2025 年 12 月发布的针对企业 GenAI 的 IPI TTP 分析，包括攻击者控制的文档投毒、RAG 上下文操纵，以及面向 SOC 工作流的实用检测信号。 ## 教程 - [Prompt Injection](https://learnprompting.org/docs/prompt_hacking/injection) - 来自 Learn Prompting 的 Prompt Injection 教程。 - [AI Read Teaming from Google](https://services.google.com/fh/files/blogs/google_ai_red_team_digital_final.pdf) - Google 关于黑客攻击 AI 系统的红队演练指南。 - [Prompt Injection in LLM Agents (ReAct, Langchain)](https://www.youtube.com/watch?v=43qfHaKh0Xk) - 关于针对 Langchain ReAct 智能体进行 prompt injection 的理论和动手实验。 - [How AI Prompt Injection Works | Hands-on with LLMs](https://www.youtube.com/watch?v=fCpAr2OylDw) - AppSecEngineer 于 2026 年 1 月发布的教程，包含针对真实 LLM 应用程序的代码级注入演示以及对 LLM Guard 检测的现场测试。这是迄今为止发表的最实用的端到端教程之一。 - [MCP Prompt Injection: How AI Gets Hacked](https://www.youtube.com/watch?v=bO-7DB-3dL8) - 2025 年 11 月的动手演练，展示了 prompt injection 如何利用 Model Context Protocol 集成智能体中的工具元数据和信任边界 —— 这是 2025 年最主要的新攻击面。 ## 研究论文 - [Not what you've signed up for: Compromising Real-World LLM-Integrated Applications with Indirect Prompt Injection](https://arxiv.org/abs/2302.12173) - 本文探讨了通过与各种应用程序集成对大型语言模型（LLM）进行间接 prompt injection 攻击的概念。它识别了现实世界和合成应用中存在的重大安全风险，包括远程数据窃取和生态污染。 - [Universal and Transferable Adversarial Attacks on Aligned Language Models](https://arxiv.org/abs/2307.15043) - 本文引入了一种简单高效的攻击方法，使对齐的语言模型能够以高概率生成有害内容，突显了改进大型语言模型中防御技术的必要性。生成的对抗性 prompt 被发现可以在各种模型和接口之间迁移，引发了关于在此类系统中控制有害信息的重要关注。 - [The Landscape of Prompt Injection Threats in LLM Agents (SoK)](https://arxiv.org/abs/2602.10453) - 2026 年 2 月的知识系统化论文，提供了包含攻击 payload 策略（启发式 vs. 基于优化）和防御干预阶段（文本、模型、执行）的统一分类法。引入了用于先前所有基准测试都忽略的上下文相关智能体任务的 AgentPI 基准。 - [The Attacker Moves Second: Stronger Adaptive Attacks Bypass Defenses Against LLM Jailbreaks and Prompt Injections](https://arxiv.org/abs/2510.09023) - 2025 年 10 月的论文，使用梯度下降、RL、随机搜索和人工引导探索系统地突破了 12 种已发布的防御。大多数防御最初声称攻击成功率接近于零；自适应攻击对所有这些防御的成功率均超过了 90%。 - [Prompt Injection 2.0: Hybrid AI Threats](https://arxiv.org/abs/2507.13169) - 2025 年 7 月的论文，展示了 prompt injection 现在如何与 XSS、CSRF、AI 蠕虫传播和多智能体感染相结合，从而完全逃避传统的 WAF。评估了 Preamble 的分类器、数据标记和基于 RL 的防御针对这些混合场景的效果。 - [Securing AI Agents Against Prompt Injection Attacks](https://arxiv.org/abs/2511.15759) - 2025 年 11 月对 5 种攻击类别下的 847 个对抗性测试用例在 7 个 LLM 上进行的基准测试。组合防御框架将攻击成功率从 73.2% 降低到 8.7%，同时保留了 94.3% 的基线任务性能。 - [ToolHijacker: Prompt Injection Attack to Tool Selection in LLM Agents](https://arxiv.org/abs/2504.19793) - 2025 年 4 月的论文，引入了一种无盒攻击，将恶意工具文档注入到智能体的工具库中以持续劫持工具选择。发现 StruQ、SecAlign、DataSentinel 和困惑度检测作为防御都是不够的。 - [Attention Tracker: Detecting Prompt Injection Attacks in LLMs](https://aclanthology.org/2025.findings-naacl.123.pdf) - NAACL 2025 Findings 论文，通过跟踪注意力分布变化来检测 prompt injection —— 无需修改底层模型，使其可以作为任何 LLM 的包装器部署。 - [Safety in Embodied AI: Risks, Attacks, and Defenses](https://github.com/x-zheng16/Awesome-Embodied-AI-Safety) - 综合调查了 500 多篇论文，涵盖了具身 AI 系统在整个流程（感知、认知、规划、行动、智能体化）中的 prompt injection 和其他攻击向量。包含一个 5 层威胁分类体系，映射了新功能在何处引入新攻击面。 - [Jailbreaking LLMs' Safeguard with Universal Magic Words for Text Embedding Models](https://arxiv.org/abs/2501.18280) - 发现文本嵌入模型的输出分布存在严重偏差，并利用这一点找到了绕过基于嵌入的 LLM 安全防御的通用对抗性后缀（“magic words”）。攻击可跨模型和语言迁移；同时还提出了一种免训练的去偏防御方法。 ## 工具 - [Garak](https://github.com/leondz/garak) - 自动寻找 LLM 中的幻觉、数据泄露、prompt injection、错误信息、毒性生成、越狱和许多其他弱点。 - [PIC Standard](https://github.com/madeinplutofabio/pic-standard) - 通过意图 + 来源检查来阻止未经授权或未经验证的智能体操作的协议。缓解 prompt injection 和副作用风险。开源 (Apache 2.0)。 - [Augustus](https://www.praetorian.com/blog/introducing-augustus-open-source-llm-prompt-injection/) - 来自 Praetorian 的 2026 年 2 月开源工具。单个 Go 二进制文件，包含 47 个攻击类别下的 210 多个漏洞探测，支持 28 个 LLM 提供商、90 多个检测器和 7 个 payload 转换增强。为渗透测试工作流构建，无需 Python/npm 依赖。 - [InjecGuard](https://github.com/safolab-wisc/injecguard) - 带有已发布训练数据的开源 prompt 防护；在 NotInject 基准测试中比之前的最先进技术高出 +30.8%，专门解决破坏合法用例的过度防御误报问题。 - [tldrsec/prompt-injection-defenses](https://github.com/tldrsec/prompt-injection-defenses) - 积极维护的生产环境中所有实用防御目录 —— LLM Guard、Rebuff、架构控制 —— 这是调查防御领域的最快途径。 - [brood-box](https://github.com/stacklok/brood-box) - 硬件隔离的 microVM 沙箱，用于运行编码智能体（Claude Code、Codex、OpenCode），具有工作区快照隔离、DNS 感知的出站控制以及 MCP 授权配置文件，以控制 prompt injection 攻击造成的损害。 ## CTF - [PromptTrace](https://prompttrace.airedlab.com/) - 免费的 AI 安全训练平台，包含 个动手的 prompt injection 实验室和一个具有逐步加强防御的 15 级 CTF（The Gauntlet）——从 prompt 级别规则到代码防护再到 LLM 分类器。独特功能：Context Trace 实时显示完整的 prompt 栈（系统 prompt、RAG 文档、工具定义、用户输入），让你能准确看到攻击是如何工作的。使用来自 OpenAI、Anthropic、Google、Groq 和 Cerebras 的真实 LLM。 - [Gandalf](https://gandalf.lakera.ai/) - 你的目标是让 Gandalf 说出每个级别的秘密密码。然而，每次你猜中密码后，Gandalf 就会升级，并更努力地保守秘密。你能打败第 7 级吗？（还有一个额外的第 8 级）。 - [Damn Vulnerable LLM Agent](https://github.com/WithSecureLabs/damn-vulnerable-llm-agent) - 一个由 ReAct 智能体驱动的示例聊天机器人，使用 Langchain 实现。它旨在成为安全研究人员、开发人员和爱好者的教育工具，以了解和实验 ReAct 智能体中的 prompt injection 攻击。 - [AI/LLM Exploitation Challenges](https://academy.8ksec.io/course/ai-exploitation-challenges) - AI、ML 和 LLM 的 CTF 挑战。 - [CrowdStrike AI Unlocked](https://www.crowdstrike.com/en-us/blog/introducing-ai-unlocked-interactive-prompt-injection-challenge/) - 于 2026 年 2 月发布，旨在培训安全、开发和 AI 团队针对能力日益增强的智能体进行 prompt injection。由 CrowdStrike 的 Counter Adversary Operations 团队构建。 - [ai-prompt-ctf by c-goosen](https://github.com/c-goosen/ai-prompt-ctf) - 为数不多的针对工具调用智能体测试间接注入的 CTF 之一，使用 LlamaIndex、ChromaDB、GPT-4o 和 Llama 3.2 涵盖了 RAG、函数调用和 ReAct 智能体场景。 ## 社区 - [Learn Prompting](https://discord.com/invite/learn-prompting) - 来自 Learn Prompting 的 Discord 服务器。 - [OWASP Gen AI Security Project](https://genai.owasp.org/llmrisk/llm01-prompt-injection/) - 权威的标准机构，将 prompt injection 列为 LLM 风险 #1，提供由行业从业者贡献的持续更新的攻击模式、缓解措施和真实世界场景。 - [Simon Willison's Blog](https://simonwillison.net) - 该领域内对真实世界的 prompt injection 事件、新论文和工具最一致的独立追踪者。 - [r/llmsecurity](https://www.reddit.com/r/llmsecurity/) - 最活跃的致力于 LLM 安全研究的 subreddit；是获取真实世界事件和新披露的良好的早期预警渠道。 - [MITRE ATLAS](https://atlas.mitre.org/) - MITRE 的对抗性 ML 威胁矩阵，正式将直接和间接 prompt injection 列为核心对手技术，从而能够集成到企业威胁建模和紫队演练中。 ## 贡献 欢迎贡献！请先阅读[贡献指南](https://github.com/Joe-B-Security/awesome-prompt-injection/blob/main/CONTRIBUTING.md)。

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