7.959 sitios ya escriben instrucciones para agentes de IA en las cabeceras HTTP
Prompt injection in HTTP headers: what 217M web responses show
Un análisis de 217 millones de respuestas web de Common Crawl revela que 7.959 sitios envían cabeceras dirigidas a sistemas de IA, la mayoría apuntando a archivos llms.txt o servidores MCP. Treinta sitios intentan inyectar prompts, aunque la mayoría son bromas. El riesgo real depende de si tu herramienta de fetch pasa las cabeceras al modelo: curl -i las expone todas, mientras que WebFetch de Claude Code solo filtra un extracto. La defensa empieza por auditar qué llega a tu agente.
El riesgo real para cualquier agente se reduce a dos preguntas: ¿puede el texto hostil llegar a su modelo, y qué puede hacer el agente cuando parte de ese texto se cuela?
- simonw
Este artículo es demasiado largo y muy descuidado.
Aquí está la sección con las cabeceras de inyección de prompt. Todas me parecen bromas / intentos poco serios, salvo las que incluían la cadena que activa el rechazo de la era de Claude 4. https://www.signalscorps.com/blog/prompt-injection-in-http-h...
- crisnoble
Este artículo se esfuerza muchísimo para básicamente decir que tu agente probablemente no debería obedecer cabeceras que dicen cosas aleatorias. Sin embargo, aparentemente es muy fácil que los servidores detecten agentes, por lo que sería trivial servirles contenido diferente en res.text() que a un usuario humano. Esto ni siquiera necesita ser adversarial, tiene sentido devolver una versión reducida a los agentes tanto para el servidor como para el agente que ingiere los datos, pero se convierte en un problema para cualquiera que quiera mostrar contenido diferente a los agentes.
- tcdent
Tradicionalmente, la computación y especialmente la web han utilizado formatos estructurados para designar la ubicación de cómo se interpreta la información, e incluso el nivel de confianza que se le otorga. Pero como vemos con cosas como las cabeceras HTTP en este artículo, cuando un LLM interpreta contenido, todo es simplemente texto.