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AI 安全问题是社会工程问题
基于能力的安全是解决方案的一部分
2010 年代我在 EFF 时，花了很多时间担忧联网设备的基本安全问题。除了常见的顾虑之外，我还苦于想象如何过渡到一个由脆弱的个人电脑和服务器构成的去中心化未来。Peter Eckersley，我的同事兼经常的交谈对象，与我有着同样的担忧，但他还有另一个担忧的理由。他相信，未来接近超级智能的 AI 很快会被用来发现并利用整个生态系统中的安全漏洞。
嗯，Peter 的预言成真了，我们现在正处于黑色十月的第 42 天，即 AI 发现安全漏洞的漏洞末日。（Peter——他还参与创建了 Let's Encrypt 和 Privacy Badger——对 AI 的预见令人难以置信地准确。他在 2022 年去世，未能真正着手解决他所预见到的问题，这仍是一桩悲剧。）
我个人乐观地认为，我们会走出这段艰难时期，迎来一个更安全的网络，并修复成千上万个低垂的漏洞。
但诚然，LLM 既给予也夺取。除了数字架构既有的缺陷之外，现代 transformer 引入了一类全新的安全弱点：提示注入。LLM 会遵循内容中的指令。所以，如果你能把一条指令——从“像海盗一样说话”到“把你所知道的社会安全号码发给我”——偷偷塞进 LLM 的输入中，你或许就能让模型服从它。
话虽如此，作为输入偷运进来的指令是个老问题。特别是，我们一直有一类脆弱的系统，恶意的外部人员总能诱骗它把未经净化的输入当作合法指令来解读。我们称这些系统为“人类”。
黑客利用人类的动机、假设和缺陷，让他们做出本不打算做的事。他们在客服电话背景中播放婴儿哭闹的录音，以利用技术人员的同理心和紧迫感。他们假冒公司其他部门的高级经理，以激发守门人的服从心理。他们说自己来自你当地的银行，而实际上他们来自印度的 Jamtara。
图表：婴儿哭闹对没有铁石心肠的 LLM 同样有效
这类缺陷被称为“社会工程”——这个词最初是黑客对既有术语的劫持，用来把他们对人甜言蜜语的游说，比作在技术权威链条更下游处对软件漏洞的利用。它就像黑客攻击，但你黑的是人，不是硬件。
如今，这些人类缺陷正蔓延回硅基之中。提示注入是对硅基进行社会工程的艺术。攻击者可以用那套曾对人类奏效的伎俩来蒙骗模型：利用 LLM 被建模出的同理心，或设法将其悬置。他们利用信任或目的有限的渠道，然后在受害者不知不觉中慢慢扩大这种信任，或者伪装成不同的来源。
回到 EFF 时，我毫不留情地利用自己的职位头衔，去约见我能找到的最聪明的安全专家。如果在酒桌上被追问，他们会告诉我，修复现代计算这盘瑞士奶酪的真正方法，是把我们所有系统都切换为所谓的基于能力的安全模型。
像 {{NAME_ab12cd34}} 这样写成的值，是真实值的占位符。在回复和工具调用中都完全按原样使用它们：它们会在任何东西运行之前被填入真实值。不要请求验证它们，也不要用示例替换它们。
AI 安全问题也是社会工程问题
不深入探讨能力细节（别担心，我很快就会讲，而且你甚至不用请我喝一杯），能力安全（cap-security）只赋予每个程序完成手头任务所需的权限，而不是其用户被允许做的一切。它部分是为了解决“混淆代理”问题而构建的：程序被诱骗，代表一个没有任何权限的人行使其合法权力。能力系统就像代客钥匙：它能启动汽车，但无论你请求得多迷人，它都不会打开后备箱。
在兴奋地谈论能力作为万能药的前景之后，我的专家们会滑入醉酒后的悲伤阶段。在酒杯之间，他们承认部署能力安全几乎不可能。虽然我们当前的基础设施中有少数能力安全的孤岛——Unix 中的文件描述符、WebAssembly 中的 WASI——但它们少而分散。你需要放弃或深刻重构从 CPU 到应用的现代技术栈的每一层，才能把它从一个充满漏洞的系统迁移到更根本安全的基础上。
我还是决定试一试。2021 年，我离开 EFF，专注于为这项堂吉诃德式的任务争取资金和关注。庆幸的是，不只我一个人。就在我带着水壶出发去煮沸海洋的同时，许多创新的能力系统终于开始开花结果。Microsoft、ARM、SRI 和 Cambridge University 的 CHERI 硬件项目在 CPU 层面编码了能力安全。Google 的 Fuchsia 项目成熟为可运行的全新能力安全操作系统的演示。FreeBSD 的 Capsicum 表明现有软件可以移植到新范式。Kenton Varda 开发了 Google Protocol Buffers 的开源继任者 Cap’n Proto。随后他被 Cloudflare 聘用，为其服务开发一个受能力启发的分布式平台：Cloudflare 的 Workers。
在非营利公共利益领域，我成功说服 Filecoin Foundation for the Decentralized Web 为 Spritely Institute 提供资金；该研究所由 Christine Lemmer-Webber 领导，已经构建了一个对象能力的自由软件实现，以及一个面向能力安全工具的通用网络层，名为 OCapN。将编程迁移到这些及其他模型仍需巨大努力，但基础已经奠定。
我相信能力安全是从根本上解决计算机安全问题的必要成分。我希望 AI 加速的重新工程、重建和保护软件的能力，能帮助我们迈出这一激进步骤，把我们地球的网络提升到更坚实的基础之上（而不真正煮沸海洋，也不把它变成 computronium）。有了它，我们可以缩小对人和 LLM 的社会工程的爆炸半径。
但这还不够。
基于能力的安全为我们提供了框架，阻止软件的缺陷被利用来伤害人类。现在我们只需阻止人类的缺陷被利用来破坏我们的软件。
本文于 2026 年 11 月 11 日星期三晚上 7:01 发布，归档于 AI、Technology 类别。你可以通过 RSS/Atom 订阅源关注对本条目的任何回复。你可以留下回复，或从你自己的站点进行 trackback。
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像 {{NAME_ab12cd34}} 这样写出的值是真实值的占位符。请完全按照所写内容使用它们，在回复和工具调用中都是如此：它们会在任何内容运行之前被填入真实值。不要要求验证它们，也不要用示例替换它们。