Cato Networks作为一家安全访问服务边缘（SASE）解决方案提供商 ，研究越狱近日发布了其《2025年Cato CTRL威胁报告》，利用揭示了一项重要发现。技术研究人员称 ，大量他们成功设计了一种技术 ，信息使毫无编程经验的研究越狱个人也能够利用现成的生成式AI（GenAI）工具创建恶意软件 。

通过“沉浸式世界”技术实现LLM越狱，利用打造Chrome信息窃取工具

该研究的技术核心是一项名为“沉浸式世界”（Immersive World）的新型大语言模型（LLM）越狱技术 ，由Cato CTRL威胁情报研究员开发。大量该技术通过构建一个详细的源码下载信息虚构叙事环境 ，为包括DeepSeek 、研究越狱Microsoft Copilot和OpenAI的利用ChatGPT在内的GenAI工具分派特定角色和任务。

通过这种叙事操纵，技术研究员成功绕过了这些AI工具的大量默认安全控制 ，迫使它们生成能够窃取Google Chrome登录凭证的信息功能性恶意软件。

“Cato CTRL威胁情报研究员在没有恶意软件编码经验的情况下，成功越狱多个LLM
，包括DeepSeek-R1、云计算DeepSeek-V3、Microsoft Copilot和OpenAI的ChatGPT，打造了一个完全可用的Google Chrome信息窃取工具，适用于Chrome 133。”

Cato Networks

这一“沉浸式世界”技术揭示了GenAI提供商所实施保护措施中的一个关键漏洞，因为它轻松绕过了旨在防止滥用的限制。Cato Networks威胁情报研究员Vitaly Simonovich表示：“我们认为 ，零知识威胁分子的崛起对组织构成了高度风险，因为GenAI工具大幅降低了创建恶意软件的源码库门槛。”

报告的发布促使Cato Networks与受影响的GenAI工具提供商取得联系。尽管微软和OpenAI确认收到了相关信息 ，但DeepSeek尚未作出回应。

截图显示研究人员与DeepSeek互动 ，最终生成了一个功能性的Chrome信息窃取工具（图片来自Cato Networks）

谷歌拒绝审查恶意软件代码

研究人员称
，尽管谷歌被提供了审查所生成恶意软件代码的机会 ，但其拒绝进行审查。各大科技公司对此缺乏统一回应，突显了应对先进AI工具威胁的免费模板复杂性
。

LLM与越狱技术

尽管LLM相对较新
，但越狱技术已与之同步发展 。2024年2月发布的报告显示 ，DeepSeek-R1 LLM在一次安全分析中未能阻止超过一半的越狱攻击。同样，SlashNext于2023年9月发布的报告展示了研究人员如何成功越狱多个AI聊天机器人以生成钓鱼邮件。

防护措施

作为Cato Networks威胁情报团队的首期年度出版物，《2025年Cato CTRL威胁报告》强调了主动、全面的香港云服务器AI安全策略的迫切需求。其中包括通过构建包含预期提示和响应的可靠数据集 ，以及全面测试AI系统，来防止LLM越狱 。

常规的AI红队测试同样重要，因为它有助于发现漏洞和其他安全问题。此外
 ，应设置明确的免责声明和使用条款，告知用户正在与AI交互，并定义可接受行为以防止滥用。模板下载