评测显示 GPT-6 Astra 幻觉大幅减少，但在隐蔽提示词注入下仍存在安全漏洞

OpenAI 发布的 GPT-6 Astra 系统安全评测数据显示，新模型在事实准确度与直接提示词注入防御上有所提升，但在文档中隐藏的间接提示词注入攻击下依然存在安全漏洞，这关系到自主 AI 智能体在实际数据场景中的落地可靠性。

• 在直接提示词注入测试中，GPT-6 Astra 取得了 99.99% 的防御拦截率，主要得益于训练期间引入的自动化对抗加固技术。
• 针对生物、暴力与网络攻击等预设危害指令，模型的初始拒绝率为 91.5% 至 98.3%，但在多轮自适应对话攻击下防御率会降至约 67%。
• 安全机构 Gray Swan 的评测显示，在文档内嵌恶意指令的间接注入场景中，Astra 的失效率从前代的 27% 降至 8.5%，同测试中 Claude Opus 5 失效率为 4.8%。
• 影响/看点：这表明端侧模型在基础防御上已逐步收敛，但若要支撑 7×24 小时高权限执行外部文档与工具操作的复杂智能体，企业仍需在纯模型防护之外补充多层运行时安全检测。
• 资料依据：
• The Decoder（2026-09-04）：https://the-decoder.com/openais-gpt-6-astra-hallucinates-less-but-remains-vulnerable-to-hidden-prompt-injections/
• OpenAI（2026-09-04）：https://deploymentsafety.openai.com/gpt-6-astra/performance-in-cases-flagged-by-users
• arXiv（2026-03-20）：https://arxiv.org/abs/2603.15714

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