尊敬的各位同仁， 欢迎来到今天的讲座。我们即将深入探讨一个在人工智能，特别是Agent时代日益严峻的挑战——“间接注入检测”。随着Agent被赋予越来越多的自主性和与外部世界交互的能力，如何防止它们在处理非信任文档时，被其中的“语义炸弹”篡改执行流，成为了我们构建安全、可靠AI系统的核心议题。这不仅关乎数据安全，更关乎Agent的信任度、决策的准确性乃至整个系统的稳定性。 传统的安全范式，如SQL注入、XSS攻击等，主要围绕代码或数据结构的直接篡改。然而，面对能够理解、推理、甚至自主规划的Agent，攻击者不再需要直接修改底层代码，他们可以通过精心构造的自然语言，利用Agent的语义理解能力，间接操控其行为。这便是我们所说的“间接注入”，而那些潜藏在文本中、旨在触发非预期行为的恶意指令或误导信息，便是“语义炸弹”。 今天的讲座，我们将从理解这一威胁的本质开始，剖析其与传统攻击的区别，探讨现行安全机制的局限性，并重点阐述一系列行之有效的检测策略和防御技术。我们将通过丰富的代码示例，从实践层面演示如何构建一个多层次、纵深防御的Agent安全框架。 理解威胁：间接注入与语义炸弹 在深入防御机 …
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