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AdaLCPI：长上下文碎片化间接提示注入攻击
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先了解这件事
AI 综述
2026年9月30日，arXiv cs.AI 刊出论文提出 AdaLCPI 方法，针对长上下文场景下的间接提示词注入。该方法不再把完整恶意指令一次性写入外部内容，而是把攻击目标拆成不完整的碎片，分别嵌入智能体经工具检索到的外部内容中，再用重构提示引导智能体把碎片拼接起来，从而完成注入。报道称其宏观平均 ASR 达 61.4%。该方法借助 OpenEvolve，结合分级评分与目标智能体的自然语言执行反馈，迭代优化碎片和重构提示。目前披露的信息限于方法设计与此项指标，尚无其他来源的复现或反驳。
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最新进展9月30日 12:00
arXiv 论文提出 AdaLCPI，把注入目标拆成碎片嵌入外部内容再引导智能体重构，宏观平均 ASR 达 61.4%。报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
9月30日
- arXiv cs.AIDivide and Inject：AdaLCPI 能否让智能体从碎片中重构间接提示词注入？
AdaLCPI 把攻击目标拆成不完整碎片，嵌入智能体经工具检索到的外部内容，再用重构提示引导其把碎片拼接起来，宏观平均 ASR 达 61.4%。该方法借助 OpenEvolve，结合分级评分与目标智能体的自然语言执行反馈迭代优化碎片和提示。
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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。