Security Assessment of DeepSeek Harness with A.I.G: Evaluating Resistance to Indirect Prompt Injection
本文利用 AI-Infra-Guard 框架对 DeepSeek Harness 针对间接提示注入攻击进行了全面的安全性评估，揭示了不同渠道和有效负载下的特定漏洞，并提出了旨在缓解不可信内容与敏感操作之间风险的控制措施。
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在现代数字世界中，智能软件代理充当着助手的角色，它们可以阅读电子邮件、浏览网页、打开文档并使用各种工具来为用户完成任务。这些程序旨在提供帮助，但它们面临着一种被称为“间接提示注入”（indirect prompt injection）的独特漏洞。与用户给出的直接指令不同，这种攻击发生在代理读取由他人创建的内容时——例如网页、文件或来自第三方的消息——而这些内容中秘密包含了隐藏的指令。如果代理遵循了这些隐藏指令而非用户的原始请求，它可能会执行危险的操作，例如发送私密数据、转账或在计算机上执行命令。安全研究人员的核心问题不仅在于代理是否会被单个坏句子所欺骗，而是在于当它处理来自不可信来源的持续现实世界信息流时，整个系统是否依然安全。
腾讯朱雀实验室（Tencent Zhuque Lab）的一个研究团队致力于精确测量这样一个名为 DeepSeek Harness 的系统在面对这些隐藏指令时的脆弱程度。他们构建了一个专门的测试环境，使他们能够安全地模拟数千种场景，在这些场景中，代理必须阅读潜在危险的内容，然后决定下一步该做什么。他们并没有尝试黑进真实的计算机或发送真实的电子邮件，而是创建了一个受控的实验室，其中代理使用的“工具”是无害的模拟器，仅负责记录代理尝试进行的动作。这种设置让他们能够在不造成任何现实世界伤害的情况下观察代理的决策过程。他们在 14,560 种不同的情境下测试了该系统，使用了多种类型的内容，包括网页、PDF、电子邮件，甚至包括对人类肉眼不可见但对计算机可见的隐藏字符。
这项大规模实验的结果表明，该系统确实容易受到此类攻击，但危险程度很大程度上取决于信息的呈现方式。当研究人员使用纯文本来传递隐藏指令时，代理在约 17% 的案例中成功遵循了恶意命令。然而，当他们使用文件（例如带有隐藏格式或特殊字符的文档）时，攻击成功率显著上升，在某些特定的文件类型中高达 25%。最令人震惊的发现之一是，计算机存储和读取内容的方式比内容本身更为重要。例如，一种使用不可见 Unicode 字符的隐藏指令在以纯文本形式呈现时完全无效（成功率为零），但当它嵌入在文件中时却变得非常有效，因为计算机的文件读取过程无意中将隐藏命令暴露给了代理。
研究还强调，代理试图执行的任务类型改变了风险概况。当目标仅仅是改变代理在其回复中编写的文本时，代理更容易被欺骗，对于某些类型的隐藏指令，成功率接近 36%。然而，当目标需要采取具体的敏感行动（如发送电子邮件或转账）时，成功率降至仅 2.5%。这表明，虽然代理的对话风格很容易被操纵，但系统的防护措施在防止实际有害行动方面表现得稍好一些，尽管远非完美。研究人员发现，当代理正在阅读其自身工具包中作为“技能”或可重用工具的部分时，最容易被欺骗，在文件模式下，攻击成功率攀升至 16% 以上。这表明，那些旨在让代理功能更强大的组件，如果未经仔细审查，也可能成为最薄弱的环节。
为了理解这些失败发生的原因，研究人员仔细检查了运行该代理的代码。他们发现，系统在特定点会将来自工具的信息（如搜索结果或文档）提取出来，并将其反馈到代理的记忆中，以帮助它规划下一步行动。正是在这个阶段，隐藏指令溜了进来。代理将这些恶意文本视为另一项需要考虑的信息，而不是一条应当忽略的指令。研究表明，该系统本质上并不懂得如何将来自不可信来源的内容视为危险数据，而非一组指令。研究人员得出结论，修复这个问题不仅仅是告诉代理要“小心”，而是需要在软件中建立特定的屏障，将不可信数据与代理的决策过程隔离开来。他们建议开发者需要添加检查机制，在信息被使用之前验证其来源，并确保像转账或执行命令等敏感操作需要经过明确的批准，且这种批准不能依赖于代理对可能被污染文档的解读。
研究人员还比较了判断攻击是否成功的两种不同方法。一种方法使用严格的基于规则的检查，查看代理是否执行了请求的精确动作；另一种方法则使用更灵活的、基于语言的评估，查看代理的行为是否发生了有意义的变化。他们发现，灵活的方法识别出了更多的故障情况，捕捉到了许多即使代理没有完成完整任务、但其行为明显受到隐藏指令影响的情况。这表明目前的安全性测试可能低估了风险，因为它们过于关注最终动作是否发生，而不是代理的思维过程是否已被破坏。团队强调，安全性不是一次性的检查；随着这些系统不断进化以及新工具的加入，从不可信内容到危险行动的路径必须进行持续测试。他们的工作为开发者构建更安全的代理提供了清晰的路线图，即在验证之前将每一件外部信息视为潜在威胁，从而确保未来的智能助手不会成为数字攻击的无意帮凶。
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