微软近日就安全工程师披露的 microsoft copilot 中多起提示注入（prompt injection）相关问题作出回应，明确指出此类问题并非传统意义上的可修复安全漏洞，而是当前生成式人工智能技术固有的能力边界与设计局限。
安全研究员 John Russell 此前在 LinkedIn 平台公开分享了其在 Copilot 中识别出的 4 类潜在风险，具体包括：
- 直接与间接形式的提示注入，导致底层系统提示（system prompt）意外暴露
- 借助 Base64 编码将受限文件伪装为纯文本，绕过文件类型上传校验机制
- 在 Copilot 所运行的隔离 Linux 环境中实现任意命令执行等越权操作
其中引发最多关注的是对文件上传限制的规避手段：攻击者可将本不允许上传的二进制文件（如可执行脚本）编码为 Base64 字符串后提交，再通过客户端或服务端解码还原，从而绕过 Copilot 内置的内容过滤与类型检查逻辑，突破原有防护策略。
微软方面表示，经内部多轮安全评审确认，上述现象未达到“漏洞可服务性（Serviceability）”的判定门槛。换言之，这些行为并未突破既定的安全红线——例如未造成未授权系统访问、未触发敏感信息外泄、亦未破坏身份认证或权限控制机制，因此不被视为需紧急响应与修补的安全缺陷。
部分安全从业者指出，这类提示注入案例确实揭示了 Copilot 在用户输入解析、指令上下文理解及信任边界划分等方面的薄弱环节，属于值得关注的实际风险；但也有观点认为，此类问题本质上源于大语言模型（LLM）固有的非确定性推理特性与开放交互范式，是现阶段 AI 架构难以彻底消除的内在约束，而非典型的软件缺陷。
此次讨论的焦点，并非技术实现细节本身，而在于如何界定 AI 系统中的“安全漏洞”。对微软而言，“漏洞”必须满足可量化、可复现、且能直接导致越权访问或数据泄露等明确危害后果；而在许多白帽研究者看来，提示注入已具备实际利用路径与业务影响潜力，理应纳入风险治理范畴并推动缓解措施落地。
随着生成式 AI 工具加速渗透至企业办公、代码开发、数据分析等核心场景，类似关于“什么是漏洞”的认知分歧或将日益频繁。构建行业共识性的 AI 安全评估框架、明确定义风险等级与响应标准，已成为保障 AI 应用稳健落地的关键前提。
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