AIDEFEND in Action AIA-0015 實際事件 發布於 AIA: 2026年4月25日

Web-based IDPI 真實網頁案例:網頁如何把指令送進 agent

Unit 42 在真實網頁上觀測到網頁型間接提示詞注入攻擊(web-based indirect prompt injection,IDPI)的內容,意圖包括繞過 AI 廣告審核、操弄 SEO、引發交易、破壞資料、阻斷服務或外洩資訊。這是已偵測到的攻擊內容與意圖,不代表每種預期後果都已發生。原文明確指出,尚未掌握這類攻擊成功影響已部署廣告審核 agent 的真實世界驗證。

Indirect Prompt InjectionTool AuthorizationAgentic AIWeb Security
9 項對應的 AIDEFEND 防禦手法
來源: Fooling AI Agents: Web-Based Indirect Prompt Injection Observed in the Wild 
作者: Beliz Kaleli, Shehroze Farooqi, Oleksii Starov, Nabeel Mohamed
原文發布: 2026年3月3日

威脅分析

  • 網頁正在變成把指令送進 agent 的入口。 攻擊者不一定要直接碰到模型,也不一定要攻擊模型本身;只要把指令藏進網頁,等瀏覽器、搜尋工具、廣告審核系統、爬蟲、copilot 或自主 agent 之後去摘要或分析那個頁面,就可能把藏在頁面裡的文字帶進模型。
  • 實際觀測到的意圖已經不只是惡作劇。 Unit 42 的遙測資料包含企圖達成這些結果的攻擊內容;依攻擊意圖評定的嚴重度,不代表 agent 已執行要求的動作,或受害者已遭受相應影響。
  • 藏指令手法是順著網頁解析流程設計的。 文章整理了可見純文字、隱藏 CSS、零字級文字、畫面外定位、HTML 屬性偽裝、SVG 或 CDATA 包裝、JavaScript 執行期組裝、canvas / OCR 路徑,以及 URL fragment 裡藏指令等手法。
  • 繞過手法多半靠語意與社交工程。 Unit 42 看到很多樣本用「系統更新」、「合規檢查」、「開發者模式」這類權威口吻說服模型照做,也搭配 JSON / 語法注入、多語指令、把惡意指令拆開再重組、同形異字、Unicode 由右至左覆寫和多層編碼。
  • 風險大小取決於 agent 手上有多少權限。 同一段藏在網頁裡的指令,對只能摘要的工具可能只是低影響干擾;但如果 agent 能審核廣告、購買商品、呼叫付款連結、寫資料庫、揭露內部資料或執行命令,影響範圍就會完全不同。

適用的 9 項 AIDEFEND 防禦手法

AID-H-018.004
Intent-Based Dynamic Capability Scoping
高
在可控制的工具派送位置,取呼叫者、工作負載、工具登錄資料與另行核准任務權限的交集,並檢查具簽章的權限範圍、期限與不可被並行呼叫繞過的動作次數上限;須包含 G002 的可信登錄資料與外部稽核驗證。不可信內容只能縮小權限,不能新增工具。這能拒絕範圍外的呼叫,但不會自動阻止既有允許工具遭到濫用,或任務範圍內的惡意回答。其他執行路徑也須實測涵蓋;列出此技術不代表代管平台已落實。
AID-H-019.001
URL Normalization & Allowlist Filtering
高
Unit 42 的樣本裡,有人把指令藏在 URL fragment、付款連結,或模型輸出後可能被點開的連結裡。agent 要點開、預覽或把資料送到某個網址前,系統應先把網址解析成標準格式,確認目的地在允許清單內。
AID-H-002.002
Inference-Time Prompt & Input Validation
高
網頁文字真正變危險,是它被組進推論請求的那一刻。系統應該驗證最後送進模型的提示詞內容,並把擷取來的網頁內容標成不可信資料。從網頁抓來的內容只能當資料;如果裡面出現「請忽略前面規則」這類像指令的文字,系統要把它擋下來。頁面如果試圖改寫開發者指令或角色優先順序,也應該預設拒絕。
AID-H-019.002
Secure HTML Rendering & Content Demotion
中
已公開的限量 HTML 處理流程會移除可執行/內嵌元素與標記,附上閘道指定的來源資訊,再放進不可信資料通道。它不計算 CSS 可見性、不執行 OCR,也不是通用 SVG 清理器;隱藏或畫面外的自然語言指令仍可能留在擷取文字中。來源標記不代表模型一定會忽略指令,仍需獨立的輸入放行、工具與目的地控制落實邊界。
AID-D-001.001
Per-Prompt Content, Intent & Obfuscation Analysis
中
在營運者可控制的入口,依 G001 使用鎖定版本、經校準的次要分類器,檢查 agent 實際讀入的網頁擷取文字中的任務轉向、權限宣稱或提權意圖,並產生與確切內容綁定的發現。G001 不會解析 DOM、執行 OCR、比對網頁呈現結果,或解碼文中列出的所有隱藏手法。目前無法初始化的 G002 範例,也不能算作可用的通用解碼器。分類結果提供證據,是否拒絕輸入由獨立放行政策決定;看似合理或被隱藏的指令仍可能漏判。放行前須另行驗證完整分類結果與必要類別的涵蓋範圍。目前 G001 範例會把空結果、缺少必要類別或NaN 分數回報為 PASS/NO_FINDING;整合端必須把這些情況視為錯誤並拒絕放行。這是額外需要實作的檢查,不是已公開範例原本就具備的行為。
AID-H-018.005
Value-Level Capability Metadata & Data Flow Sink Enforcement
中
高影響案例通常不是模型多說了一句話,而是資料或動作流到不該去的地方,例如付款網址、外部網頁目的地、後端資料庫,或會洩漏提示詞的輸出。凡是從網頁內容算出來、抽出來或組出來的值,都要保留「來自不可信網頁」這個來源標記。除非政策明確允許,這些高機敏資料不應該被送到對外 HTTP、付款流程、資料庫寫入,或任何可能把內容揭露出去的輸出位置。 這需要可控的執行環境,為每個衍生值維持可驗證的來源及內容綁定,涵蓋所有出口;標記不明時須拒絕。只在入口加標籤,無法追蹤模型任意改寫。本機程序、瀏覽器請求及允許的目的地須另行驗證涵蓋範圍,不能假定原版 SaaS 已落實。
AID-H-017.007
Dual-LLM Isolation Pattern
中
只有獨立部署、沒有高權限的 Q 解析器能讀原始網頁;中介驗證程序以可信來源、模型與結構綁定,把特定任務需要的受限欄位交給 P 規劃器。已公開的價格觀測範例,用於其他任務時須另行實作與驗證。符合型別的文字仍可能含有惡意指令或錯誤事實。必須實測程序、憑證與網路隔離、拒絕繞過中介程序,並獨立授權每個最終動作;代管平台需要供應商支援。
AID-D-003.003
Agentic Tool Use & Action Policy Monitoring
中
像是未授權交易、刪除資料、發出阻斷服務命令,或讓惡意廣告通過審核,這些結果最後都會在 agent 準備執行動作時露出來。工具使用監控應該在執行前比對原始使用者意圖、網頁信任等級、工具風險類別,以及最近是否出現提示詞注入訊號。
AID-D-003.002
Sensitive Information & Data Leakage Detection
中
顯示、寫入紀錄或交給工具前,掃描確切輸出欄位中已設定並驗證的格式,以及租戶專用文字或模式。已公開的一般格式範例涵蓋卡號、美國社會安全號碼與 AWS 存取金鑰識別碼;任意系統提示詞需要另行設定組織規則或偵測器。編碼、改寫或新型秘密仍可能漏判。這項技術只產生發現;實際保留、遮蔽或拒絕輸出,由另一個出口關卡負責,且須涵蓋連結與工具請求。

身為資安防禦者,我們應該這麼做

  • 盤點所有會攝入公開網頁內容、再交給 LLM 做判斷、摘要、排序、審核或動作的產品路徑,包括 agent、爬蟲、瀏覽器助理、廣告審核系統、安全掃描器和 copilot。
  • 在推論前先把網頁內容正規化並降權。依實際使用的 DOM、文字或 OCR 路徑,保留確切來源與內容綁定;隱藏、屬性、SVG 或執行期內容需要另行測試。HTML 清理器不會自動移除所有隱藏指令;需要執行頁面程式時,必須使用沒有秘密與高權限工具的隔離環境。
  • 組裝推論脈絡前,獨立測試確切的 DOM/文字/OCR 擷取路徑與允許的解碼轉換;以經校準的分類器檢查實際讀入的文字,測量隱藏與多語指令的漏判,並拒絕格式不符的分類結果。目前已公開的偵測器不是通用隱藏指令解碼器。
  • 把每個網頁攝入工作階段能做的事限制清楚。摘要器就只能摘要,廣告審核器就只能分類;它們不應該因為頁面寫了指令,就能購買、捐款、寫資料庫、跑命令或揭露內部資料。
  • 把外部網址、付款連結、資料庫寫入、email、檔案匯出和 Markdown 連結呈現,都當成資料離開系統前要檢查的點。資料流向控管要設在這些出口點,不只設在模型提示詞上。
  • 把 Unit 42 的分類做成回歸測試。準備無害測試頁,放入隱藏 CSS、屬性偽裝文字、編碼後的惡意內容、社交工程指令,以及假的付款或刪除要求,持續測到整條鏈在多個層次都會失敗為止。

結論

這份報告重要的地方在於,它顯示網頁型 IDPI 已經從研究展示走進真實、雜亂的網路遙測。這不是一句神奇提示詞的問題,而是網頁內容怎麼被擷取、怎麼被解析、怎麼放進模型上下文、agent 手上有哪些權限,以及模型輸出最後能觸發哪些動作一起失守的問題。AIDEFEND  對應到的防線包括:把不可信 HTML 降權處理、偵測混淆內容、在推論時再次驗證、限制 agent 能做的事、控管資料能不能流到外部出口、隔離執行環境,以及監控 agent 動作。實務目標很清楚:讓 agent 能安全利用公開網頁內容,但不要讓整個 web 變成控制 agent 的通道。

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