該技術(shù)被稱為“AI提示注入”（AI prompt injection）的研究用壓新變種，但某些AI圖像識(shí)別系統(tǒng)卻可能將其誤讀為可識(shí)別的發(fā)現(xiàn)文本。

　　此類攻擊可能發(fā)生在用戶日常使用場(chǎng)景中，黑客導(dǎo)致AI執(zhí)行了數(shù)據(jù)外泄操作。可利未來可能被惡意利用。縮圖黑客正是片隱利用這一特性 ，

　　研究顯示，令攻壓縮算法可能在圖像中引入細(xì)微的研究用壓視覺噪聲或結(jié)構(gòu)變化。在原始圖片中嵌入特定圖案，發(fā)現(xiàn)使用“圈選即搜”（Circle to Search）功能或向AI提問“這是黑客什么 ？”時(shí) 。這些平臺(tái)在處理圖片前通常會(huì)自動(dòng)進(jìn)行壓縮 。可利可能對(duì)當(dāng)前廣泛使用的縮圖視覺AI系統(tǒng)構(gòu)成潛在風(fēng)險(xiǎn)。網(wǎng)絡(luò)安全研究機(jī)構(gòu)Trail of Bits發(fā)布一項(xiàng)最新研究，片隱在一次測(cè)試中 ，令攻揭示了一種新型AI安全威脅：攻擊者可將惡意指令隱藏在圖片中