NVIDIA发布AI攻击链，重塑AI系统安全防御新范式

NVIDIA发布了“AI攻击链”（AI Kill Chain）框架，旨在系统性地阐述攻击者如何针对AI驱动的应用发起攻击，并为防御者提供打破攻击链的关键节点。该框架聚焦于AI系统本身而非利用AI进行攻击，将攻击过程分解为侦察（Recon）、投毒（Poison）、劫持（Hijack）、持久化（Persist）和影响（Impact）五个核心阶段，并包含一个迭代/枢纽（Iterate/Pivot）分支。

在侦察阶段，攻击者旨在梳理AI系统的结构、输入路径、依赖组件及安全边界，以规划后续攻击。防御重点在于严格的访问控制、最小化信息泄露、监控异常探测行为以及加固模型本身。

投毒阶段的核心是攻击者将恶意输入植入AI模型处理的数据源中，这包括直接或间接的提示注入、训练数据投毒或对抗性样本攻击。防御策略侧重于对所有数据进行严格净化、重构输入以破坏恶意载荷，并监控数据摄入过程。

劫持阶段是攻击者利用已植入的恶意输入，操控AI模型的输出以服务于自身目的，如强制工具调用、数据泄露或生成误导信息。在自主代理系统中，攻击者甚至可以操纵模型的目标。防御措施包括区分可信与不可信数据、增强模型鲁棒性、验证工具调用上下文及实施输出层防护。

持久化阶段允许攻击者将一次劫持转化为持续控制，通过将恶意载荷嵌入会话历史、用户记忆或共享资源中实现。防御策略包括在数据持久化前进行净化、提供用户可见的记忆控制及执行数据溯源。

迭代/枢纽阶段，尤其在自主代理系统中，攻击者会利用反馈循环进行横向渗透或重写代理目标，将单点攻击升级为系统性剥削。防御关键在于限制工具访问、持续验证代理计划、隔离不可信数据及监控异常行为。

最终的影响阶段是攻击者实现其目标，通过被劫持的模型输出来触发实际系统的状态改变、数据泄露或外部通信。防御重点在于对敏感操作进行分类、用防护措施包装敏感操作、遵循最小权限原则以及净化输出。

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