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黑客诱导ChatGPT与Gemini，将用户引向诈骗中心
事件概述
据 Hacker News 热门讨论（139 分、52 条评论），有安全研究者发现，攻击者能够通过特定手段影响 ChatGPT 和 Gemini，使其在回答中引导用户前往诈骗中心。这一发现再次将大语言模型（LLM）的输出安全问题推至风口浪尖。
攻击如何实现？
虽然具体技术细节尚未完全公开，但根据社区讨论，攻击者可能利用了以下途径之一：
- 提示注入（Prompt Injection）：在用户查询中嵌入恶意指令，覆盖模型原有行为。
- 数据投毒：污染模型训练或检索增强生成（RAG）所依赖的外部数据源，使模型学到错误关联。
- 越狱与角色扮演：通过精心构造的对话，诱使模型绕过安全限制，输出有害链接或建议。
一旦成功，模型可能在回答“如何寻求技术支持”“哪里可以投资加密货币”等问题时，推荐虚假的客服页面或钓鱼网站，进而将用户导向诈骗团伙控制的“中心”。
为什么值得警惕？
ChatGPT 和 Gemini 拥有数亿用户，人们越来越依赖它们获取建议。模型输出的可信度往往被等同于权威，这使得攻击的潜在危害极大：
- 用户可能直接访问恶意链接，造成财产损失或隐私泄露。
- 企业若将模型集成到客服、导购等场景，可能连带损害品牌信誉。
- 攻击可规模化，一次成功的注入可能影响大量用户。
行业背景与应对
这并非大模型首次被曝出可被操纵。此前已有研究展示通过间接提示注入控制 AI 助手的行为。此次事件的新意在于，攻击目标明确指向诈骗引流，且同时涉及两家主流模型。
目前，OpenAI 和 Google 尚未就此作出公开回应。但可以预见，红队测试、输出过滤、来源验证等防御手段将进一步加强。对于普通用户，建议：
- 对模型推荐的链接保持警惕，尤其是涉及金钱、账号、下载等操作。
- 通过官方渠道核实信息，不轻信单一 AI 回答。
- 及时更新应用，以获取最新的安全补丁。
小结
黑客影响 ChatGPT 和 Gemini 的事件，揭示了生成式 AI 在安全对齐上的持续挑战。随着模型能力增强，攻击面也在扩大。如何在开放性与安全性之间取得平衡，将是整个行业必须长期面对的课题。
