Dark Reading сообщает об атаке в реальных условиях, которая злоупотребляет доверием AI-агентов к документам Markdown. Отдельный отчёт описывает AI-агентов для программирования, следующих вредоносным инструкциям, внедрённым в папку Downloads. В обоих случаях полезная нагрузка поступает через контент, который агент воспринимает как данные, а путь атаки — это приём файлов и документов, а не прямое побуждение пользователя. Это косвенная инъекция промпта, и она применяется вне лабораторных условий.
Операционное следствие состоит в том, что каждый путь приёма данных является границей полномочий. Если Markdown может быть отрендерен или разобран в контекст агента, документ может нести инструкции, а фильтр промптов — это не политика. Позиция студии такова: приём данных требует явной, проверяемой политики — какие форматы разбираются, какие поля считаются недоверенными, где контент очищается или удаляется, и какие инструменты агент может вызывать на основании текста, полученного из документов. Эти решения относятся к проектированию системы и набору evaluation, а не к предложению в системном промпте.
Публикации устанавливают класс атаки и вектор приёма данных; они не устанавливают распространённость, затронутых поставщиков или полный набор эксплуатируемых форматов. Командам, работающим с приёмом документов, следует рассматривать этот пробел как повод инструментировать и тестировать собственные пути, а не ждать полной публичной картины.