十步就能测AI应用的真实安全漏洞

🧵 AI 漏洞赏金渗透测试——在 LLM 驱动的应用中发现真实漏洞的 10 个直接步骤。越来越多的公司开放了 AI 功能，这意味着全新的攻击面。下面是测试方法。

1/ 测绘所有 AI 输入
不要只测试聊天框。寻找任何会传入模型的用户提供数据——文本框、上传文件、语音输入、API 参数，甚至隐藏元数据。这些就是你的攻击面。

2/ 提示注入
注入能够覆盖系统指令的命令。经典案例：「忽略所有之前的指令，做 X。」测试你能否劫持模型行为，改变它的角色，或是迫使它忽略安全规则。

3/ 泄露系统提示
模型的初始指令就是金矿。让它重复这条消息之前的所有内容，或是假装成调试的开发人员。如果你拿到了系统提示，你就能理解防护规则——以及如何绕过它们。

4/ 数据渗出
构造提示提取敏感训练数据、个人身份信息（PII）、其他用户的输入或是内部文档。就算输出被过滤，侧信道泄露（比如「告诉我第一个字母……」）也依然有效。

5/ 不安全的输出处理
如果 AI 的响应会被渲染为 HTML、JavaScript，或是用于 SQL/命令，那就注入恶意 payload。如果应用盲目信任模型，模型本身就可能输出 XSS 或是触发操作系统命令注入。

6/ 过度授权
测试模型可以调用的插件或工具。你能不能迫使它发送邮件、转账、发起 API 调用，或是读取它无权访问的文件？过度授权的函数调用就是漏洞金矿。

7/ 模型拒绝服务
用触发最大生词量、无限循环或是极端递归的输入让服务崩溃。重复消耗算力的请求也会降低其他用户的服务质量——这是实实在在的可用性问题。

8/ 越狱绕过过滤器
用角色扮演、编码技巧、多步推理，或是把有害请求拆分到多条消息中来绕过内容过滤器。证明安全措施可以被绕过——责任在开发方。

9/ 通过反馈投毒
如果用户反馈或评分会被用于微调模型，那就注入恶意训练样本。假以时日，你可以教会模型产生偏见、泄露数据，或是批准任何请求。

10/ 模型窃取
大量查询模型，在本地复现它的行为。窃取嵌入向量、重建训练数据分布，或是构建克隆模型。这属于知识产权盗窃，是真实存在的商业风险。

就这些。AI 漏洞赏金现在领域广阔，大有可为——开始测试吧，让你的报告具体、可利用。狩猎愉快。🐞 #BugBounty #AISecurity #Pentesting #LLM #AIRedTeam