【AIHackingGuide：最全面的AI应用安全攻击指南，关于如何黑客

【AI Hacking Guide：最全面的AI应用安全攻击指南，关于如何黑客 AI 应用和Agent，涵盖了对当前 AI 模型的理解、如何使用和操控它们，以及详细的 AI 攻击场景。文章深入探讨了 AI 应用的攻击场景，包括了解和应对提示注入攻击的重法，以及 AI 应用的责任模型。责任模型划分了模型提供者、应用开发者和用户在安全性方面的职责分担。作者详细列举了多种 AI 应用的攻击场景，包括传统的安全漏洞、提示注入漏洞实例、其他 AI 安全漏洞、AI 信任和安全缺陷、多模态提示注入实例以及隐藏的提示注入实例。文章还提供了针对 AI 漏洞的缓解策略，包括系统提示调整、输入过滤、角色基于的访问控制（RBAC）和沙盒隔离等。此外，作者还提供了针对 AI 应用的渗透测试方法论，包括识别数据源、查找数据泄露路径、利用传统的 Web 漏洞以及渗透测试 AI 安全和多模态漏洞。最后，文章提供了一些针对 AI 相关漏洞的 Bug Bounty 技巧，强调了清晰定义漏洞影响、与责任模型保持一致以及提供清晰的攻击示例的重要性。亮点：1. 从基础到高级，涵盖AI模型理解、攻击场景分析；2. 提供大量实战案例，包括传统漏洞触发和多模态攻击；3. 提供详细防御策略，帮助开发者加固应用】

'How to Hack AI Agents and Applications'

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