Linux安全盲区曝光：io_uring机制可绕过主流检测工具
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数据窃取 -
远程命令执行 -
网络横向渗透
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Falco：对基于io_uring的操作完全无感知 -
Tetragon：默认策略会遗漏io_uring活动，需手动配置Kprobes和LSM钩子增强可见性 -
Microsoft Defender for Endpoint：即使io_uring被滥用，仅能通过Fanotify监控到文件变更
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异常io_uring使用监控：标记应用程序中的非常规io_uring调用 -
采用KRSI（内核运行时安全检测）：与Linux LSM框架集成，获取结构化内核事件 -
超越系统调用的钩子技术：利用稳定Kprobes等钩子点扩大内核监控覆盖面
新型越狱攻击可突破ChatGPT、DeepSeek等主流AI服务防护
"Inception"与上下文绕过技术
第二种技术通过询问AI"不应如何响应特定请求"来获取其内部防护规则信息。攻击者随后交替使用正常和非法提示词，利用AI的上下文记忆绕过安全检查。CERT公告指出，这两种方法都利用了AI的基础设计特性：乐于助人的驱动、上下文保持能力以及对语言和场景框架细微操纵的敏感性。
主流平台的普遍受影响现状表明，当前AI安全和内容审核方法难以应对攻击者不断演变的战术。随着生成式AI在客服、医疗、金融等领域的广泛应用，成功越狱可能造成严重后果。
专家强调，事后防护栏和内容过滤器仍是AI安全的重要组成部分，但并非万无一失。攻击者持续开发角色注入（character injection）和对抗性机器学习规避（adversarial machine learning evasion）等新技术来利用审核系统盲点。随着生成模型能力提升和广泛应用，AI开发者与攻击者之间的攻防对抗预计将愈演愈烈。
安全研究人员David Kuzsmar和Jacob Liddle分别发现了"Inception"技术和上下文绕过方法，Christopher Cullen记录了他们的研究成果。这些发现促使行业重新审视AI安全协议，亟需建立更强大、自适应的防御机制。随着生成式AI加速融入日常生活和关键基础设施，保护这些系统免受创造性持续攻击的挑战正变得日益复杂。
原文始发于微信公众号（e安在线）：Linux安全盲区曝光：io_uring机制可绕过主流检测工具 | 新型越狱攻击可突破DeepSeek等主流AI服务防护
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