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PromptArmor研究：开放权重模型易受间接提示注入攻击率高88%
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AI 综述
2026年10月16日，安全研究机构PromptArmor发布了一项关于大语言模型安全性的最新研究。该研究针对真实世界中的间接提示词注入（Indirect Prompt Injection）攻击链进行了大规模测试，共执行了9800次试验。数据显示，开放权重模型（包括DeepSeek、Kimi、GLM和Qwen等）对这类攻击的易感率为26.7%。相比之下，闭源模型（如GPT、Claude和Gemini）的易感率仅为14.2%。研究指出，开放权重模型的易感率比闭源模型高出88%，这一显著差距引发了业界对开源AI模型在应对复杂对抗性攻击时安全防护能力的关注。目前报道仅陈述了这一统计结果，未涉及具体的防御建议或后续整改计划。
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最新进展10月16日 08:00
PromptArmor研究显示开放权重模型对间接提示注入攻击易感率达26.7%，较闭源模型高88%。报道时间线
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10月16日
- AIHOT · AI 精选精选PromptArmor研究：开放权重模型遭间接提示词注入攻击的易感率高88%
PromptArmor发布研究显示，在9800次试验中，开放权重模型（DeepSeek、Kimi、GLM、Qwen）对真实世界间接提示词注入攻击链的易感率为26.7%，比闭源模型（GPT、Claude、Gemini）的14.2%高出88%。
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