论文提出SGI间接提示注入攻击并公布OpenClaw实验结果

Weihang Niu 等人在 arXiv 发表论文，提出名为 Scope-Gap Injection（SGI）的间接提示词注入攻击方法，针对多阶段 LLM 智能体安全流水线的评估器盲区，并以此参与了 IJCAI 2026 的 OpenClaw 智能体安全竞赛评估。 论文称，在 OpenClaw 评估中，SGI 对 19 个目标中的 5 个实现了全部三个阶段的绕过；得分最高的单个提交达到 F = 0.385。攻击载荷以附件形式放置时，其第二阶段（S2）总体通过率为 78%，高于放置在技能内的 23%。 以上数据均为论文作者报告的实验结果。

AI 根据报道生成 · 59 分钟前更新

还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。