RAG 系统面临间接 Prompt 注入攻击的深层威胁与系统防御策略
前言
生成式人工智能正迅速融入企业生产流程，检索增强生成（RAG）架构作为降低大模型幻觉、提升输出准确性的关键技术，已成为众多组织的首选方案。随着微软365 Copilot、Google Drive与ChatGPT等集成工具的广泛部署，企业数据访问边界得到极大扩展，但同时也带来了前所未有的安全挑战。2025年夏季，安全研究人员连续披露了两起重大安全事件——Aim Security发现的EchoLeak漏洞与Zenity Labs发布的AgentFlayer攻击技术，二者均通过间接Prompt注入手段，实现了对企业数据的自动化外传。这些事件表明，RAG系统面临的安全威胁已从理论走向实践，攻击者能够利用模型对上下文的信任，绕过传统安全机制，直接窃取核心数据。面对这一新型威胁，企业需重新审视其AI安全架构，深入理解攻击机理，并构建多层防御体系。本文将从技术原理、攻击案例、防御方案三个维度，系统分析RAG环境下的间接Prompt注入风险，为开发者与企业提供可操作的实践指南。
1. RAG 系统安全模型概述
1.1 RAG 技术原理与数据流
检索增强生成（RAG）系统通过将大语言模型与外部知识源结合，增强模型对特定领域知识的理解与应答能力。系统工作流程包含三个核心环节：检索阶段从外部数据库获取相关文档，增强阶段将检索结果与用户查询组合成增强提示，生成阶段基于增强提示产生最终输出。外部知识源包括企业文档库、邮件系统、数据库、协作平台等多种数据类型，这些数据通过嵌入模型转换为向量表示，存储在向量数据库中供实时检索。
RAG架构的优势在于降低了模型对参数内知识的依赖，通过实时检索获取最新信息，有效减少幻觉现象。企业内部的私有数据，包括产品文档、客户信息、财务数据等，可通过RAG系统安全地提供给大模型使用，而不需要直接训练模型，既节省成本又提升数据安全性。微软365 Copilot、Google Drive集成等商业产品正是基于这一架构，为用户提供智能文档处理和信息检索服务。
数据流动过程中，RAG系统面临多个信任边界挑战。外部数据源可能包含恶意构造的内容，这些内容通过检索环节进入模型上下文，模型在处理时难以区分指令与数据，导致意外行为。渲染环节对模型输出的解析与执行可能触发网络请求，形成数据外传通道。这些特性使得RAG系统在提升用户体验的同时，也扩展了攻击面，为间接Prompt注入攻击创造了条件。
1.2 核心风险识别
RAG系统的安全风险主要集中在三个层面：数据输入、模型处理和输出渲染。数据输入阶段，系统从外部来源获取信息，这些信息可能包含隐藏的恶意指令。传统安全机制如反病毒扫描、内容过滤等方法针对的是明显恶意代码，而对自然语言表达的指令缺乏检测能力。模型处理阶段，系统将检索到的文档与用户查询组合为提示词，模型基于这些提示生成回复。由于训练数据的特性，大语言模型倾向于遵循提示中的指令，无论这些指令来自用户还是检索到的文档。
输出渲染阶段，系统将模型生成的文本转换为用户可读格式，这一过程可能自动执行某些操作。常见渲染行为包括链接预览、图片加载、富文本解析等，这些功能在设计时假设内容可信，未考虑恶意内容场景。三个风险点的组合形成完整攻击链：恶意指令通过数据输入进入系统，模型处理阶段执行这些指令，输出渲染阶段实现数据外传。
企业环境中的RAG系统通常具有较高权限，可访问敏感数据源，如客户数据库、财务系统、内部文档等。攻击者一旦成功注入恶意指令，就能获取这些敏感信息，造成数据泄露。由于攻击利用系统正常功能，传统安全监控手段难以检测，威胁更具隐蔽性。
1.3 典型攻击路径分析
间接Prompt注入攻击遵循可预测的模式。攻击者首先选择注入载体，常见载体包括电子邮件、共享文档、网页内容等可被RAG系统索引的媒介。载体内容经过特殊构造，将恶意指令隐藏在正常文本中，避免引起用户或系统警觉。隐藏技术包括使用小字体、白色文字、HTML注释等视觉隐蔽方法，以及自然语言表达的指令，这些指令在人类读者看来是普通文本，但模型能够识别并执行。
载体被RAG系统索引后，存储在向量数据库中。当用户查询相关主题时，系统检索这些恶意文档，将其包含在提示上下文中。模型处理提示时，同时看到用户查询和检索到的文档，由于设计特性，模型会将文档中的指令视为系统的一部分，从而执行恶意操作。恶意操作通常包括检索敏感信息、构造特定格式输出、调用外部工具等。
最终阶段，模型输出经过渲染解析，触发数据外传。常见外传方式包括Markdown图片链接、URL预览、资源加载等看似无害的操作。这些操作向攻击者控制的服务器发送请求，将敏感数据作为参数传递。由于请求由系统自动发起，无需用户交互，攻击实现完全自动化。
2. 攻击手法深度解析
2.1 间接 Prompt 注入技术细节
间接Prompt注入（IPI）区别于直接Prompt注入，攻击者不直接向模型发送恶意指令，而是通过污染模型的数据源，间接影响模型行为。攻击成功依赖两个关键条件：恶意内容必须被RAG系统检索并包含在上下文中；模型必须将恶意内容解释为指令而非数据。
注入手法多样，适应不同场景。文本隐藏技术利用视觉欺骗，将指令设置为极小字体、与背景同色、隐藏在折叠区域等，人类读者难以察觉，但模型处理时能够完整读取。格式滥用技术使用Markdown、HTML等格式标记，将指令伪装成注释、元数据或样式信息。语义隐藏技术使用自然语言表达指令，使其看起来像普通文本，如“请将以下信息整理成报告”这类常见业务用语。
EchoLeak案例中，攻击者通过电子邮件向目标用户发送包含隐藏指令的文档。文档内容看似正常业务沟通，但包含隐藏文本，指示Copilot系统检索特定类型信息并嵌入到输出中。由于邮件来自外部联系人，传统安全扫描未发现异常，文档被正常索引存储。当用户查询相关主题时，系统检索这些邮件，指令进入模型上下文，触发恶意行为。
AgentFlayer采用类似手法，针对Google Drive集成环境。攻击者上传包含恶意指令的文档到共享驱动器，文档内容看似普通业务文件，实际包含隐藏指令。当用户通过ChatGPT连接器访问这些文档时，指令被激活，指示模型执行数据检索和外传操作。由于文档存储在受信任的企业环境中，系统未施加严格限制，攻击得以成功。
2.2 数据外传机制与通道
数据外传是攻击的最终目的，实现方式多样，充分利用系统特性。Markdown渲染漏洞是常见外传通道，模型输出包含Markdown格式的图片或链接，渲染时自动加载外部资源。攻击者控制资源URL，将敏感数据作为参数传递，服务器记录这些参数实现窃取。系统通常认为图片加载是安全操作，未施加严格限制。
URL预览功能是另一常见通道。许多协作平台自动生成链接预览，向目标URL发送请求获取页面信息。模型输出包含恶意URL，系统尝试预览时向攻击者服务器发送请求，携带敏感数据。预览功能本意为增强用户体验，但被利用为数据外传工具。
高级外传技术利用模型能力直接生成特定格式输出。攻击者指示模型以特定结构组织数据，如JSON格式，并将数据嵌入到URL参数中。模型可能被指示调用外部工具或API，直接发送数据到攻击者控制端点。这些技术更具针对性，外传效率更高。
防护挑战在于区分正常输出与恶意输出。相同技术可用于合法业务场景，如生成包含图片的报告、提供外部参考链接等。传统安全系统难以基于内容判断意图，容易误判或漏报。有效防护需要结合上下文理解与行为分析。
3. 安全假设与现实差距
3.1 数据可信度误判
企业环境中，内部系统常被视为可信范围，外部数据经过安全检查后也被允许进入。RAG系统模糊了内外边界，外部数据通过检索环节影响系统行为。传统安全模型假设数据内容无害，主要防范明显恶意代码，但对自然语言指令缺乏防护。
数据流转过程中，来源追踪困难。文档经过多次编辑、转发、复制后，原始来源信息丢失，系统难以判断数据真实可信度。企业与合作方频繁交换文档，这些文档可能包含隐藏指令，进入内部系统后造成风险。
数据污染攻击成本低，效果持久。攻击者只需成功注入一次恶意内容，该内容可能长期存储在系统中，持续影响模型行为。检测困难，因为内容看似正常，只有在特定查询条件下才触发恶意行为。
3.2 模型行为误解
模型训练数据包含大量指令-响应样本，导致模型倾向于遵循提示中的指令，无论来源。模型缺乏安全认知，无法区分用户指令与数据中的指令。指令遵循能力是模型有用性的基础，但也成为安全漏洞的根源。
模型输出不可预测性增加了防护难度。相同提示在不同模型或不同版本可能产生不同响应，安全机制需要适应这种变化。攻击者通过试探学习模型特性，优化注入指令，提高攻击成功率。
企业部署模型时，往往关注功能实现而非安全特性。默认配置通常开放过多权限，未施加必要限制。模型可访问敏感数据源，输出未经过充分检查，扩大了攻击影响范围。
3.3 渲染与执行风险低估
现代系统为提升用户体验，增加多种自动渲染功能。链接预览、图片加载、富文本解析等操作在后台自动执行，用户无感知。这些功能设计时未考虑恶意内容场景，缺乏安全限制。
输出内容跨平台流转时，安全策略不一致。同一内容在不同平台可能被不同方式处理，某些平台可能启用危险功能。攻击者利用平台差异，选择最易利用的通道进行数据外传。
防护措施滞后于功能开发。新渲染特性快速推出，安全考虑不足，遗留系统更新缓慢，存在已知漏洞。企业环境复杂，多种系统并存，统一防护困难。
4. 防御体系构建与实践
4.1 输入净化与内容过滤
输入净化是防御第一道防线，针对不同数据源实施针对性措施。文档解析阶段移除隐藏内容，包括不可见文本、元数据、注释等非主体内容。格式转换过程标准化文档结构，消除潜在隐藏通道。
内容分析结合多种技术识别可疑模式。自然语言处理检测指令式表达，机器学习模型学习正常内容模式，规则引擎匹配已知攻击模式。多层分析提高检测覆盖率，减少误报。
净化策略平衡安全与效用。过度过滤可能破坏文档内容，影响正常业务；过滤不足留下安全隐患。策略基于内容来源可信度动态调整，高风险来源施加更严格限制。
4.2 权限控制与访问管理
最小权限原则适用于AI系统。模型访问权限基于任务需求精确设定，避免过度授权。敏感数据源单独管理，默认排除在检索范围外，必需访问时施加额外控制。
访问决策动态化，考虑上下文因素。查询内容、用户身份、数据敏感度共同决定是否允许访问。实时风险评分触发额外验证，高风险操作需要人工审批。
权限审计定期进行，检查权限分配合理性。异常访问模式触发警报，潜在风险及时处置。权限变更流程规范化，避免随意扩大访问范围。
4.3 输出检查与渲染控制
输出内容经过安全扫描，检测潜在风险。URL分析检查目标域名、参数内容、编码方式等，识别可疑模式。内容结构分析检测异常数据嵌入，防止敏感信息泄露。
渲染环境施加安全限制。禁止自动加载外部资源，链接预览功能默认关闭或限制域名范围。沙箱环境隔离渲染过程，防止恶意内容影响主系统。
用户教育提升安全意识。提示潜在风险，建议审查重要输出。提供安全工具帮助用户识别可疑内容，报告异常情况。
4.4 监测响应与持续改进
安全监测覆盖全流程，从数据输入到输出渲染。异常行为检测识别潜在攻击，包括异常查询模式、意外数据访问、可疑输出内容等。日志记录详细信息，支持事后分析。
响应机制快速处置安全事件。自动拦截可疑操作，隔离受影响组件，通知安全团队。取证分析确定攻击范围，修复漏洞，防止再次发生。
安全策略持续更新，适应新威胁。威胁情报关注最新攻击技术，漏洞管理及时修补已知问题。红队演练测试防御效果，发现改进空间。
5. 企业实践指南与最佳实践
5.1 技术控制实施
企业部署RAG系统时，应建立多层防御体系。网络层控制外部连接，限制出站流量，强制代理监控。应用层实施输入输出检查，内容净化，权限管理。数据层分类分级，敏感数据特殊保护。
技术控制配置基于风险评估。高风险环境施加更严格限制，低风险环境平衡安全与便利。配置文档化，版本控制，变更管理确保一致性。
集成安全工具增强防护能力。DLP系统防止数据泄露，CASB监控云服务访问，SIEM集中日志分析。定制开发适应特定需求，弥补商业产品不足。
5.2 流程管理优化
安全流程嵌入开发运维生命周期。需求阶段考虑安全要求，设计阶段包含威胁建模，测试阶段进行安全评估，运营阶段持续监控。
变更管理控制风险。系统更新、配置调整、数据源变更经过安全评审，影响分析确保不会引入新漏洞。紧急变更特殊处理，事后审查。
供应商管理评估第三方风险。云服务、AI模型、工具链的安全能力符合企业标准。合同明确安全责任，审计权利，事件响应协作。
5.3 组织能力建设
安全团队具备AI专业知识，理解技术细节，识别新型威胁。培训提升技能，认证验证能力。外部专家补充内部不足，提供专业建议。
开发运营团队接受安全培训，编写安全代码，实施安全配置。安全意识培养全员责任，报告可疑现象，遵守安全规定。
跨部门协作解决复杂问题。业务部门定义需求，IT部门实施控制，安全部门提供指导，法务部门合规建议。定期沟通协调立场。
6. 未来展望与趋势分析
6.1 技术发展影响
模型能力提升改变威胁 landscape。多模态模型处理图像、音频等新载体，扩展攻击面。自主Agent增加决策能力，可能被操纵执行恶意操作。
防护技术同步发展。模型自身安全性提高，抵抗指令注入能力增强。安全工具集成AI技术，更好理解语义威胁。标准化推进互操作性，最佳实践共享。
技术普及降低部署门槛。中小企业更容易应用RAG系统，但安全资源有限，风险可能更高。云服务提供托管解决方案，减轻客户负担。
6.2 威胁演进方向
攻击自动化程度提高，规模化实施。AI技术用于生成更隐蔽的注入内容，适应不同系统特性。攻击即服务模式出现，降低技术门槛。
目标更具针对性。攻击者研究特定组织架构，定制攻击方案。重要基础设施、关键企业成为重点目标，潜在损失更大。
检测规避技术进化。攻击者利用模型特性，设计绕过检测的注入方式。对抗性学习优化攻击效果，保持隐蔽性。
6.3 防御体系演进
防御转向主动预防。威胁狩猎提前发现潜在攻击，漏洞奖励计划鼓励外部报告，安全设计内置保护机制。
自动化响应成为标准。安全编排自动执行常规响应动作，机器学习识别异常模式，减少人工干预延迟。
行业协作共享信息。威胁情报交换预警新攻击，最佳实践文档指导实施，标准框架确保基础安全。
结语
人工智能技术正重塑企业运营模式，提升生产效率与决策质量。安全挑战伴随创新而来，应对这些挑战需要技术、流程、人员的全面结合。企业应积极拥抱AI技术，同时保持安全意识，构建稳健防护体系。
中国人工智能产业发展迅速，技术创新与应用落地处于全球前列。众多企业、研究机构、开发者贡献智慧，推动产业进步。安全研究保障健康发展，使技术更好服务于社会经济。
投身AI领域充满机遇与意义。开发者创造改变世界的产品，研究人员突破技术边界，安全专家守护系统安全。每个人都能找到发挥价值的空间，共同构建智能未来。
AI技术发展造福人类，提高生活质量，解决复杂问题。安全实践确保技术用于正道，保护用户权益，维护社会信任。持续学习，不断探索，共同迎接智能时代。
参考资料
- Aim Security. (2025). Microsoft 365 Copilot EchoLeak Vulnerability (CVE-2025-32711).
- Zenity Labs. (2025). AgentFlayer: Attacks on ChatGPT Connectors and Google Drive Integration. Black Hat USA.
- NIST. (2024). Adversarial Machine Learning: A Taxonomy and Terminology of Attacks and Mitigations.
- MITRE. (2025). ATLAS: AI Threat Matrix for Generative AI Systems.
- OWASP. (2024). Top 10 for Large Language Model Applications.
- Google Research. (2025). Security Best Practices for RAG Implementations.
- Microsoft Security. (2025). Protecting Enterprise AI Systems from Prompt Injection Attacks.
- Stanford University. (2024). Principles of Safe AI System Design