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# 关于提示词注入、隐藏指令与更安全 AI 输入的技术文章。

> 阅读 Veridicus Scan 关于 AI 智能体安全、提示词注入、隐藏指令、面向 AI 的 URL 与文件输入，以及更安全接入决策的技术解读。

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博客

最新文章聚焦 AI 智能体仓库审查与 npm 供应链攻击复盘，解释本地 repo 扫描、最小权限与安装审批如何在信任建立前降低风险。其他文章覆盖视觉提示词注入、MCP 安全、OWASP、风险收敛、RAG 与真实攻击示例。

AI 智能体安全测试

## [AI 智能体仓库扫描压力测试 | Veridicus Scan](https://veridicuscan.app/zh-cn/ai-agent-security-repo-scan-supply-chain-attack)

受 npm 供应链攻击启发的 repo 扫描压力测试：定位嵌套高风险文件、限制工具权限，并在安装前要求明确审批。

招聘工作流

## [AI 求职申请筛查：在 AI 审阅前先扫描简历](https://veridicuscan.app/zh-cn/ai-job-application-screening)

一份招聘工作流指南：在 AI 招聘助手、ATS 助手或智能体读取前，先扫描简历、求职信、作品样本和候选人链接。

视觉安全指南

## [视觉提示词注入详解 | Veridicus Scan](https://veridicuscan.app/zh-cn/visual-prompt-injection)

聚焦图片、截图与界面中的隐藏指令，解释为什么多模态模型和智能体会暴露在新的输入面前。

权威指南

## [MCP 安全最佳实践（2026 指南） | Veridicus Scan](https://veridicuscan.app/zh-cn/mcp-security-best-practices)

围绕发现、身份、运行时与内容信任四层，系统整理 MCP 部署的现实安全控制。

安全框架

## [OWASP Top 10 for LLM Applications（2025）解读 | Veridicus Scan](https://veridicuscan.app/zh-cn/owasp-top-10-llm)

把 OWASP 2025 LLM 风险清单翻译成工程语言，帮助团队在提示词注入之外看到更完整的 AI 应用风险面。

实用指南

## [如何降低 AI 智能体中的提示词注入风险 | Veridicus Scan](https://veridicuscan.app/zh-cn/how-to-reduce-prompt-injection-risk)

围绕权限、任务设计、审批与评估，给出面向 AI 智能体的提示词注入风险收敛清单。

MCP 安全解读

## [MCP 安全：提示词注入与工具投毒详解 | Veridicus Scan](https://veridicuscan.app/zh-cn/mcp-security-prompt-injection-tool-poisoning)

解释 MCP 工具元数据、清单与输出为什么会成为攻击面，以及工具投毒为何常在工具真正执行前就已生效。

技术解读

## [RAG 提示词注入详解：风险、泄露与防护](https://veridicuscan.app/zh-cn/rag-prompt-injection)

聚焦检索增强生成中的提示词注入，解释检索块如何从“证据”变成“控制流”。

实战示例

## [提示词注入示例：网页、邮件与 PDF 中的隐藏指令](https://veridicuscan.app/zh-cn/prompt-injection-examples)

用普通网页、邮件、文件与工具输出场景展示提示词注入如何在现实中发生，以及它为什么很容易被误判为“正常内容”。

对比解读

## [提示词注入与越狱（Jailbreaking）的区别 | Veridicus Scan](https://veridicuscan.app/zh-cn/prompt-injection-vs-jailbreaking)

把提示词注入和越狱分开讲清楚，帮助团队同时设计输入侧控制与模型拒绝能力测试。

基础解读

## [什么是间接提示词注入？示例、风险与防护](https://veridicuscan.app/zh-cn/what-is-indirect-prompt-injection)

解释间接提示词注入如何借外部内容进入工作流，以及为什么网页、邮件、文件和工具输出都是重要载体。

基础解读

## [什么是提示词注入（Prompt Injection）？示例与 AI 风险说明](https://veridicuscan.app/zh-cn/what-is-prompt-injection)

从定义、类型、现实载体到智能体风险，系统讲清提示词注入为什么是当前 AI 安全中的核心问题。