研究人员发现 ，程助出提通过将隐藏指令植入代码注释、手曝示注手提交信息和合并请求描述中 ，入漏可以诱骗GitLab的洞凸AI编程助手Duo向用户显示恶意内容并泄露私有源代码。这款AI助手会解析来自公共代码库的显A险注释 、源代码 、潜风合并请求描述和提交信息中的程助出提恶意AI提示
，导致其向用户推荐恶意代码
、手曝示注手分享恶意链接，入漏并在响应中注入恶意HTML代码，洞凸从而悄无声息地泄露私有项目代码 。显A险

应用安全公司Legit Security的潜风研究人员在报告中指出："GitLab已经修补了HTML注入漏洞 ，这很好，建站模板程助出提但更重要的手曝示注手教训很明确：AI工具现在已成为应用程序攻击面的一部分。如果它们从页面读取内容，入漏这些输入就需要像其他用户提供的数据一样对待——不可信、混乱且潜在危险。"

提示注入（Prompt injection）是一种针对大语言模型（LLM）的攻击技术 ，用于操控其向用户输出的内容。虽然这不是新型攻击手段，但随着企业开发能够解析用户生成数据并基于内容自主采取行动的AI代理 
，高防服务器其重要性将日益凸显
。

GitLab Duo是为流行DevOps平台GitLab提供的AI开发生命周期助手 。该工具可通过聊天界面提供代码建议、排查代码问题、解释代码漏洞并提出修复方案。在日常运行中，Duo会分析GitLab项目中的内容，包括源代码、注释 、描述
、已提交问题以及合并请求（代码贡献）等
 。

Legit Security的研究人员尝试在项目中可能由外部用户控制的模板下载各个区域植入指令，测试GitLab Duo在分析内容时是否会将其解释为系统提示 。测试取得了成功——研究人员写道："Duo会分析页面的全部上下文，包括注释、描述和源代码 ，这使得它容易受到隐藏在该上下文中任何位置的注入指令影响 。"

在测试前  ，研究人员还探索了多种隐藏提示的方法 ，包括Unicode编码走私、base16编码有效载荷，以及使用KaTeX数学公式渲染引擎将提示以白色文本形式注入（在白色背景下不可见）。

研究人员成功演示了多种攻击场景：

更严重的是
，研究人员发现Duo基于Markdown语言的HTML聊天界面存在漏洞
。由于响应是从后端LLM逐步流式传输呈现的，攻击者可注入HTML标签（如）使其被浏览器解析执行。这为窃取私有代码创造了条件——攻击者若获知私有项目URL，就能利用用户权限读取、编码敏感源代码，并将其外泄至控制服务器 。源码下载若还能定位存储API令牌等凭证的文件位置
，危害将更为严重
。

GitLab已通过阻止Duo渲染指向非gitlab.com域名的或等风险标签 ，修复了HTML注入问题。但其他不涉及HTML渲染的提示注入场景仍未修补，因为GitLab认为这些情况不会直接导致未授权访问或代码执行，不构成安全问题 
。

研究人员强调："这一安全漏洞表明，当GitLab Duo等AI助手盲目信任页面内容时，可能带来巨大风险 。通过植入隐藏提示和原始HTML，我们能在用户未点击任何内容的情况下，免费模板使Duo泄露私有源代码。"