研究揭LLM攻擊新手法HalluSquatting，可誘使AI程式開發助理安裝惡意程式

以色列特拉維夫大學（Tel Aviv University）等研究人員揭露一種名為HalluSquatting的新型大型語言模型（LLM）攻擊手法。攻擊者可先找出LLM在查找儲存庫、AI代理技能（skill）等外部資源時容易編造出的錯誤名稱，搶先註冊這些名稱，藉此建立假資源，並植入對抗性提示內容；一旦AI程式開發助理拉取這些假資源，就可能執行攻擊者控制的指令。