HashJack攻击原理与防御：利用URL片段注入操控AI浏览器的技术解析

HashJack是一种新型的间接提示注入攻击技术，其核心在于利用URL片段（即“#”符号后的部分）向AI浏览器或助手注入恶意指令。由于URL片段仅在客户端处理且通常不会传输至服务器，这一特性使得攻击者能够绕过传统的网络安全防御机制，直接在用户端设备上操纵AI助手的行为。

从技术实现上看，攻击者通过在合法URL的“#”后附加精心构造的恶意提示。当AI助手访问并解析该完整URL时，隐藏在片段中的指令会被当作上下文的一部分执行。这种攻击方式属于间接提示注入，无需直接入侵或修改目标网站，而是利用用户对合法域名和URL的信任关系实施诱导。

基于此技术，攻击者可以实现多种攻击场景，主要包括：

• 钓鱼攻击：诱导用户在看似合法的页面上提交登录凭证等敏感信息。
• 数据泄露：操控AI输出本应受保护的页面内容或摘要信息。
• 虚假信息传播：伪造具有权威性的内容摘要，进行误导。
• 关键决策误导：在医疗、金融等领域提供错误建议，影响用户判断。

该攻击的隐蔽性与高危害性根植于其客户端攻击特性。URL片段作为客户端专属资源，既不受同源策略的严格约束，也常常被传统的服务器端安全监控工具（如WAF、防火墙）和日志分析所忽略。不同的AI浏览器在处理URL片段时存在行为差异，部分系统会忽略片段内容，而另一些则可能将其完全纳入提示上下文中，这种解析上的不一致性进一步扩大了潜在的攻击面。

目前，业界对该漏洞的认知和响应存在分歧。微软、Perplexity等厂商已通过实施URL片段内容过滤或增强AI上下文验证发布了修复补丁。然而，也有部分厂商（如谷歌）将其归类为低危或预期行为，认为这更接近于社会工程学攻击范畴，而非亟需修补的技术漏洞。这种差异反映了当前对于客户端提示注入风险评估的不同视角。

有效的防御需要构建多层次的策略：

1. 客户端规范化：在AI助手处理URL前，对URL进行规范化和清理，识别并剥离可疑的片段内容。
2. 输入过滤与验证：增强AI模型对输入上下文的敏感性验证，区分用户真实指令与可能被注入的隐藏指令。
3. 安全意识教育：教育用户警惕来源不明的链接，即使链接域名看似可信。