提示注入是架构问题：硬件隔离才是解法

攻击手段？一个恶意项目文件诱骗 LLM 执行任意 shell 命令。

可怕之处？这不是 Cursor 的 bug，而是所有读取不可信数据并据此行动的 AI Agent 架构层面存在的问题。

以下是传统安全手段失效的原因：

❌ API 网关无法窥探 LLM 的推理过程 ❌ WAF 无法用正则匹配意图 ❌ IAM 策略只认有效凭证，不认被篡改的意图 ❌ LLM 安全过滤器在设计上是可被绕过的——这正是 prompt injection 的切入点

所谓的「致命三要素」：

获取敏感数据的能力

执行操作的能力

暴露于不可信输入的环境

目前大多数生产环境的 AI Agent 三者兼具。

在 Enclavia（Enclavia Labs），我们不试图让 LLM 变得更「聪明」。我们在 Agent 的决策与执行之间插入了一个硬件强制隔离边界（AWS Nitro Enclaves）。

每一个操作都在加密隔离的 TEE（可信执行环境）内进行评估。如果是恶意操作，直接被拦截；如果是经过批准的，你会得到一份认证文档，证明整个评估过程未被篡改运行。

不是一条日志，而是数学证明。

安全策略与硬件绑定。即使是一个恶意的 DevOps 工程师也无法篡改它——除非他去改 PCR0 哈希值，而那样一来 AWS KMS 会在数学上直接拒绝访问。

我们构建了一个沙箱，你可以尝试攻破我们的 Agent。提前剧透：硬件不会让你得逞。

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我们还在甄选 5 家设计合作伙伴，提供早期访问资格（3 个月免费、专属上手指导、联合营销案例研究）。

如果你正在构建涉及敏感数据或关键系统的 AI Agent，欢迎交流。

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