我测试了 50 条 AI 应用提示的注入攻击。90% 评为 CRITICAL.
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50个公共AI应用的提示注入扫描
上周，我直接从 GitHub 上的公共 AI‑app 仓库中提取了 50 条系统提示，使用提示注入扫描器对每条进行扫描，并记录了结果。以下是整理后的 Markdown 版本，保留了原始结构和数据。
概览
| Metric | Value |
|---|---|
| 测试的应用数 | 50 |
| 平均得分 | 3.7 / 100 |
| 中位数得分 | 0 / 100 |
| 最高得分 | 28 / 100 |
| 得分为 0 / 100 的应用数 | 35 (70 %) |
| 得分 ≤ 10 / 100 的应用数 | 43 (86 %) |
| 得分 ≤ 20 / 100 的应用数 | 47 (94 %) |
| CRITICAL 严重程度 | 45 (90 %) |
| HIGH 严重程度 | 5 (10 %) |
评分: 0 – 100，数值越高表示防御越强。
100 = 在每个 OWASP LLM Top‑10 向量上都有防御。
0 = 提示几乎没有提供任何保护。
已测试的攻击向量
扫描器评估 10 个 OWASP LLM‑01（Prompt Injection）类别：
- 系统提示提取
- 角色覆盖
- 分隔符转义
- 间接注入
- 输出操控
- 工具/函数滥用
- 上下文窗口溢出
- 编码绕过
- 社会工程
- 多轮升级
详细发现（精选应用）
| 应用 | 分数 | 主要观察 |
|---|---|---|
| Code Interpreter | 0 / 100 | 提示：write Python code to answer the question（162 字符）。没有角色边界，也没有输出限制。攻击者可以让模型忽略提示、导出自己的提示，或生成任意代码。 |
| Google Sheets Integration | 0 / 100 | 将 LLM 连接到 Google Sheets，没有注入防御。任何单元格值都可能成为有效负载，使共享的电子表格成为攻击面。 |
| Subscription Tracker | 0 / 100 | 安全仅依赖于“格式指令”（例如 JSON 输出）。攻击者只需输入“ignore previous formatting”即可绕过。 |
| Cloudflare API Agent | 5 / 100 | 提示稍微结构化，但仍然很容易绕过。该代理直接拥有基础设施的 API 访问权限，即使分数低也极具危险。 |
| Learning Companion | 28 / 100 (最高) | 包含角色定义和行为约束，阻止最明显的“忽略所有先前指令”尝试。仍然易受角色覆盖、编码绕过、多轮升级等攻击。 |
| Terminal Assistant | 16 / 100 | 仅因意外的输出格式限制阻止了一种向量而得分。意外的安全性 不是 策略。 |
结论： 没有任何应用达到“足够好”的分数。 最佳（28 / 100）仍被归类为 高危（HIGH severity）。
为什么这很重要
- Prompt = Security Boundary – 在 LLM 驱动的应用中，系统提示是 唯一 将用户输入与模型行为分隔开的屏障。
- 70 % 的应用没有 zero 防御 – 不是“薄弱”，而是 不存在。
- 这些是 真实世界的工具（API 代理、文件读取器、邮件发送器）。一次成功的注入可能导致凭证泄露、未授权的 API 调用、数据外泄等。
基本防御实践（快速检查清单）
- 角色锚定
- 定义模型能做和不能做的事情，并在提示中重复此内容。
- 示例：
You are a helpful assistant. You may only answer questions using the provided data. You must never execute code or call external APIs.
- 输入/输出分隔符
- 明确标记用户数据与指令的区别。
- 示例：
>> {user_message} >>
- 指令层级
- 声明系统指令优先于用户输入。
- 如可能，在每次用户回合后进行强化。
- 输出约束
- 强制使用严格的模式（JSON、CSV 等）并在下游处理前进行验证。
- 清理与编码
- 对任何将被插入提示的用户提供内容进行编码/转义处理。
- 速率限制与监控
- 检测异常模式（例如，重复“忽略先前指令”的尝试），并进行限流或警报。
实施即使是少数这些措施，也能将攻击成本从“零努力”提升到“需要思考”，从而显著降低成功利用的可能性。
要点
Prompt‑injection 是 最常见 且 最容易 的漏洞类别，在 LLM 应用中（OWASP LLM‑01）。上面的数据表明，大多数公开可用的 AI 工具完全忽视了这一风险。
如果你正在构建——或已经发布——基于 LLM 的产品，请将系统提示 视为安全控制，而不是仅仅的配置细节。应用检查清单，迭代并持续测试。
安全 AI 的未来取决于让提示变得坚固，而不是把它们当作事后考虑。
始终如此。 如果出现冲突，系统提示获胜。请使用那句话。我在大约 50 个提示中只看到两次有人尝试这样做。
然后是乏味但必要的一层：拒绝模式 和 输出验证。
- 提示端: 告诉模型如果有人尝试改变其行为或提取其指令时应拒绝。
- 代码端（且这部分甚至不是特定于 LLM 的）: 在将模型输出交给工具或 API 之前不要盲目信任。你已经对用户输入进行消毒了（对吧？）。这里同样适用。
这样做后你仍然不是刀枪不入，但你会从 0/100 提升到可防御的水平。我构建的扫描器在每次扫描后还会输出一个加固版的提示——它会把你的原始指令包装上这些模式，这样你就不必自己琢磨措辞了。
关于 VibeWrench
我是一名独立开发者。我创建 VibeWrench 是因为在 AI 生成和 AI 驱动的应用中，我不断遇到相同的安全漏洞，却没有人把它们的检测做得简单。
- 提示注入扫描器 是其中的一部分：粘贴你的系统提示，获取在全部 10 个 OWASP LLM01 类别上的评分，准确查看哪些攻击向量对你有效，并收到一个加固后的提示。
- 免费扫描。无需注册 即可进行基础扫描。
附加背景
- 数据集中的大多数仓库都是副项目、实验，或是人们在学习。我也曾发布过一些愚蠢的东西。
- 我在业余仓库中看到的模式，正是出现在处理真实用户数据的生产应用中的完全相同的模式。
- “只要告诉 AI 要做什么”以及缺乏防御的做法是常见的陷阱。
如果你在构建任何使用 LLM 的东西——尤其是涉及真实数据或调用真实 API 时——务必测试你的提示。只需五分钟，就能避免成为下一个关于 AI 安全的博客文章中的案例。
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— Andrei K.