RAG 安全

了解为什么向量嵌入并非匿名的数字指纹，以及 vec2text 攻击如何将它们还原为敏感的原始文本，从而在 RAG 实现中造成巨大的安全漏洞。

本文深入探讨了大语言模型应用中的提示注入漏洞，涵盖直接与间接攻击方式，并为开发者提供了一套完整的防御策略与代码实现建议。

本文深入分析了 MosaicLeaks 这一新型漏洞，即 AI 研究智能体如何在多轮交互和上下文检索中无意中泄露敏感信息。

详细分析攻击者如何利用间接提示词注入和工具滥用劫持 LLM 智能体，并提供使用 AgentShield 中间件保护生产环境工作流的实战教程。

深入探讨检索增强生成 (RAG) 系统如何引入独特的安全漏洞，如间接提示词注入和文档投毒，以及为什么传统安全扫描器无法检测到这些威胁。

检索增强生成 (RAG) 已成为企业 AI 的标配，但安全重心正从提示词注入转向更隐蔽的“检索中毒”。本文深入探讨这一新兴威胁及其防御策略。