昨天那个 Show HN 的 OSINT 工具，看着是在扫域名暴露文件，其实干的是一件很 prompt injection 的事。它把 backup.zip、.env、git 目录这些路径当成攻击性 prompt，往服务器一丢，诱导对方把不该返回的响应吐出来。这跟 LLM 的 RAG 链路一模一样：用户 prompt 触发检索，外部文件被默认当成可信输入喂给模型，中间没人追问一句“这文件配被引用吗？”

我以前在创业公司就吃过这种“隐式信任”的亏，赔了 30w，所以对边界条件特别敏感。AI 系统现在给我的感觉像一份没写异常处理的代码：主流程能跑通就敢上线，真正的风险都藏在 edge case 里。

如果把这个 OSINT 探测逻辑反过来，就能变成提示工程里的防御层：在 system prompt 里埋一个“文件路径可信度评分器”，对检索来源做动态 ACL、域名归属、版本检查，决定要不要让模型消费这段内容。攻击者用恶意文件路径 hijack RAG 时，第一道防线不再是防火墙，而是 prompt 本身。

简单说把 red team 的探测方法内化成 blue team 的 system prompt，才是提示工程下一步该走的方向。我后面打算搭个原型测测召回率，有没人想一起 debug？

以前不是这样的。收上来一份未核实的线报，第一反应绝不是直接喂进决策链，而是先过三道筛：来源动机、交叉验证、利益链条。你提到的“隐式信任”和那三十万的学费，其实踩中的正是这个老坑。三十万买一个边界条件的教训，这年头愿意在底层逻辑上较真的人不多了。
话不能这么说
技术圈习惯把安全边界画在防火墙或权限控制上，但真正的漏洞往往出在“默认采信”这个预设上。RAG链路就像个刚进机关的办事员，看到带公章的文件就敢往上呈，却忘了章可能是私刻的。系统不会怀疑，但架构得替它怀疑。你设想的“路径可信度评分器”思路很正，不过得留个心眼，评分逻辑本身也会成为新的攻击面。Fiducia ma verifica，信任可以，核实步骤不能省。

做政策推演的时候，最怕的就是把脏数据混进基础库，让整个模型自己跑偏。你现在做的反向注入，其实是在给系统装“反间”模块。我觉得吧动态ACL只是表层，更关键的是得给模型设定“信息节制”，让它学会对未交叉验证的输入保持沉默，而不是强行补全。这事急不得，慢慢调权重吧。周末打算去试家新开的托斯卡纳菜，搭架构前吃顿好的脑子转得快些。