IT 之家 8 月 26 日音讯开云(中国)Kaiyun·官方网站 - 登录入口，科技媒体 bleepingcomputer 昨日（8 月 25 日）发布博文，报谈称 Trail of Bits 盘问东谈主员缔造出一种新式 AI 袭击手法，将坏心教唆词避讳在高分散率图片中，并在 AI 系统自动降采样贬责后表现，再被大言语模子行动指示施行，可窃取用户数据。

该智力由 Trail of Bits 的 Kikimora Morozova 与 Suha Sabi Hussain 苛刻，灵感源流于 2020 年德国布伦瑞克工业大学的图像缩放袭击表面。袭击者先在高分散率图片中镶嵌肉眼弗主张的指示，再愚弄 AI 系统降采样算法使其表现。

IT 之家征引博文先容，AI 平台为从简性能与资本，时时会自动降采样（downscaled）用户上传的图片，主流使用最周边（nearest neighbor）、双线性（bilinear）、双三次插值（bicubic interpolation）等图像重采样算法。

袭击者可针对特定算法预计打算图片，让避讳的色块在降采样后变成可识别笔墨。举例，Trail of Bits 的案例中，图片深色区域会变红，并在双三次降采样后表现玄色笔墨。

一朝笔墨表现，AI 模子会将其视为用户输入的一部分，会策动时时指示施行，从而激发数据泄露或其他风险操作。盘问东谈主员在 Gemini CLI 环境中，愚弄此瑕玷在 Zapier MCP " trust=True "花样下，未经用户阐发便索要了 Google 日期数据并发送至指定邮箱。

该智力已在多个平台测试灵验，包括 Google Gemini CLI、Vertex AI Studio（Gemini 后端）、Gemini 网页与 API 接口、安卓手机上的 Google Assistant 及 Genspark。

盘问团队还发布了开源器用 Anamorpher（测试版）开云(中国)Kaiyun·官方网站 - 登录入口，可生成针对不同降采样智力的袭击图片，标明其潜在恐吓限度远超已考据的器用。