摘要：OpenAI 表示，對於像 ChatGPT Atlas 這類具代理（agentic）功能的 AI 瀏覽器，提示注入（prompt injection）攻擊是長期存在的安全挑戰，難以完全根除；OpenAI 在部落格中承認「agent 模式」擴大了安全威脅面。(openai.com)
OpenAI 在十月推出 ChatGPT Atlas 後，安全研究人員展示了範例：僅在 Google Docs 中寫幾個字，就有可能改變瀏覽器的底層行為；Brave 也發佈部落格指出，間接提示注入（indirect prompt injection）對包括 Perplexity 的 Comet 在內的 AI 瀏覽器構成系統性挑戰。(techcrunch.com)
英國國家網路安全中心（NCSC）也警告，針對生成式 AI 的提示注入攻擊「可能永遠無法完全緩解」，建議專業人員採取降低風險與減輕影響的方式，而非指望完全阻止攻擊。(techcrunch.com)
為此，OpenAI 採取分層且主動的防禦策略，核心包含一個「以 LLM 為基礎的自動化攻擊者」（LLM-based automated attacker）。該攻擊者以強化學習（reinforcement learning）訓練，模擬駭客行為、在模擬器中先行測試注入策略、取得目標代理的思考與行為軌跡，然後反覆調整以找出新的攻擊手法；這讓 OpenAI 能在攻擊被外界利用前快速發現並修補漏洞。(openai.com)
OpenAI 在示範中說明，自動化攻擊者如何將惡意郵件放入使用者收件匣，當代理後續掃描郵件時可能會執行郵件內隱藏指令（例如發送辭職信）而非使用者所需的自動回覆；在安全更新後，agent 模式能成功偵測並向使用者標記注入嘗試。公司表示將仰賴大規模測試與更快速的修補流程，並與第三方合作來強化 Atlas。OpenAI 也建議用戶限制已登入存取、要求在執行重要操作前確認，以及給予代理具體指令而非廣泛權限。(openai.com)
外部資安研究者（如 Wiz 的 Rami McCarthy）表示，一個評估 AI 系統風險的有用方式是「自治性乘以存取權（autonomy multiplied by access）」。他指出代理式瀏覽器位於中等自治但高存取權的挑戰區域，對大多數日常使用情境而言，其風險與收益尚難以平衡。(techcrunch.com)