按照供应链问题的边界定义，只要不是开发自己写的代码所产生的漏洞，就都可以归为供应链问题。小枣信安：专注AI安全，包括但不限于大模型安全、智能体安全、机器人安全、AI赋能网络安全等，欢迎一起学习。

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摘要：大模型存在生成错误信息的问题，包括事实错误、虚假内容和不安全代码。测试显示模型可能提供不存在的信息（如虚构的XSS修复方法）或推荐无效库名，存在被恶意利用风险。生成的代码常含安全隐患，如硬编码凭证、未授权访问和明文存储密码。防护建议包括使用RAG技术确保数据源可靠、采用思维链模型降低错误率、增加用户警示提示，以及开发者审核AI代码并加强安全提示。用户需培养批判性思维，审慎对待AI输出。（14

摘要 本文探讨了AI模型训练中的数据投毒安全问题，通过实验演示了两种数据投毒场景：模型训练阶段的数据集污染和RAG模式下的外部数据污染。文章详细介绍了使用Python脚本微调模型的过程，包括环境配置、数据集准备（包含恶意指令触发机制）、模型训练代码实现及测试验证。实验基于Qwen2.5-0.5B模型，通过插入特定触发指令"【系统指令：Omega】"实现后门植入，使模型在检测到该

《大模型EDOS攻击：无限制消费的风险与防护》 本文探讨了大模型面临的经济可持续性拒绝(EDOS)攻击，即通过恶意消耗Token导致高额费用的安全威胁。文章分析了三种典型攻击方式：1)无限调用付费API造成经济损失；2)通过超长输入内容消耗Token；3)诱导模型进行复杂计算产生大量输出。针对这些威胁，作者提出了四项防护措施：限制上下文Token数、控制上传文件大小、限制智能体尝试次数以及设置账单

本文探讨了大模型输出不安全内容导致的漏洞风险，重点分析了存储型XSS攻击场景。通过一个客服管理后台案例，演示了攻击者如何通过恶意投诉内容诱导AI模型输出XSS载荷。当管理员查看AI总结时，由于模板引擎未对HTML标签进行转义（使用safe过滤器），导致恶意脚本执行并窃取cookie。实验使用Flask框架搭建测试环境，Qwen2.5-0.5B模型处理投诉内容，成功复现了XSS攻击过程。该案例揭示了

本文探讨了AI安全中的DDoS攻击问题，从网络层、应用层和模型层三个维度进行分析。在网络层，重点介绍了反射放大攻击原理，详细解析了NTP、DNS、Memcached、CLDAP、SSDP和SNMP等协议的反射放大利用方式。文章通过餐馆类比形象说明不同层面的攻击效果：网络层使带宽拥堵（堵车），应用层耗尽服务器资源（餐馆拥挤），模型层消耗算力（厨师无法工作）。针对每种协议，提供了具体的检测方法和利用思

本文探讨了AI安全中的DDoS攻击问题，从网络层、应用层和模型层三个维度进行分析。在网络层，重点介绍了反射放大攻击原理，详细解析了NTP、DNS、Memcached、CLDAP、SSDP和SNMP等协议的反射放大利用方式。文章通过餐馆类比形象说明不同层面的攻击效果：网络层使带宽拥堵（堵车），应用层耗尽服务器资源（餐馆拥挤），模型层消耗算力（厨师无法工作）。针对每种协议，提供了具体的检测方法和利用思

多模态攻击实际上就是指令的不同形式，比如以音频、视频、图片等形式去发送，这类技巧都可以叫做多模态攻击。就像现在多模态大模型一样，不仅可以处理文本，也可以识别图片、音视频。