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本文系统解析大模型提示注入与越狱攻击，指出间接注入与多模态越狱威胁严峻。核心结论是模型有用性与安全性存在根本张力。关键发现涵盖思维链劫持与自动化越狱等新趋势。建议企业在架构层构建多层护栏，将大模型视为不可信引擎，敏感操作须经确定性非模型验证层拦截，并结合红队测试持续加固防御。

本文剖析了AI信息安全与功能安全的差异，前者防御提示注入等外部攻击即防人搞AI，后者防范幻觉与对齐失败等内生风险即防AI搞人。文章指出两者边界日益模糊需实现双向融合，并梳理了中欧美AI监管框架，建议在开发全流程中贯彻韧性工程理念，构建具备自恢复能力的可信系统。

本文探讨了Agent提示词注入攻击的风险与防护实践。攻击利用LLM无法区分指令与数据的缺陷，通过直接或间接注入劫持Agent行为。防护需构建纵深体系，如AgentSentry的四层方案：归一化、来源隔离、检测分级和输出行为兜底。这是一场长期系统工程挑战，需持续建设安全能力。

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本文探讨了Agent提示词注入攻击的风险与防护实践。攻击利用LLM无法区分指令与数据的缺陷，通过直接或间接注入劫持Agent行为。防护需构建纵深体系，如AgentSentry的四层方案：归一化、来源隔离、检测分级和输出行为兜底。这是一场长期系统工程挑战，需持续建设安全能力。

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本文介绍开源项目ai-jailbreak，集中归档主流AI模型越狱PoC及2025-2026年新型攻击面如MCPPoisoning、TokenBreak、Crescendo等，涵盖八大核心对抗技术及开源模型逐项PoC。文章定位为对抗性提示工程样本库，供红队验证与蓝队防御参考，并给出修复方向，强调仅限沙箱环境用于学术研究。

本文系统解析iOS端侧风控SDK的检测原理与策略闭环，涵盖越狱检测、Hook检测、Frida检测及完整性检测等多维度技术方案。文章强调检测结果需结合业务场景综合判断，不能单凭单一证据下结论，并指出查询失败与不存在需区分。核心价值在于提供了从端侧风险识别到策略闭环的完整思路，对移动安全风控建设具有实践参考意义。

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文章总结： 本文系统分析了Agent提示词注入攻击的风险背景、技术成因与防护实践，指出该攻击利用LLM无法区分指令与数据的固有缺陷，从内容安全升级为系统安全风险

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文章总结： 该文档介绍浙江大学研究团队提出的大模型安全对齐新方法LLM-VA，通过向量对齐解决越狱与过度拒绝的权衡问题。研究发现模型内部安全判断与回答决策向量正

文章总结： 浙江大学团队提出LLM-VA方法解决大模型安全对齐中的越狱与过度拒绝两难问题，通过向量对齐技术让模型回答决策因果依赖安全判断。该方法在12个主流模型

文章总结： 浙江大学团队提出LLM-VA方法解决大模型安全对齐中的越狱与过度拒绝两难问题，通过将回答向量与安全判断向量对齐，使模型回答决策因果依赖安全评估。该方