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背景 近期，通用AI Agent产品Manus因其强大的功能备受关注。然而，在上线不久后，用户仅通过简单的提示词注入攻击，便成功获取了Manus的提示词、运行代码及底层模型信息。这一事件暴露了其安全防护的薄弱环节，并引发了行业对AI应用安全的深刻反思。 事实上，Manus的提示词泄露并非孤立事件。随着AI技术的发展，大语言模型（LLMs）开始广泛应用，类似的智能体安全风险正逐渐显现。在此次事件上，Manus的破解过程简单到令人咋舌：用户仅需请求输出`/opt/.manus/`目录下的文件，便获得了大量关键信息。由此可见，AI 智能体的安全风险已从理论探讨转变为现实挑战，亟需在权限管控、数据隔离与安全审查机制上进一步加强防护。 事件名称 AI风险分析 | Manus泄露事件引发智能体安全思考 风险映射 应用安全-训练阶段-LLMs插件：业务过度代理 身份安全-
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