指纹脚本为何在制造生物武器？
Why Is This Fingerprinting Script Creating Bioweapons?
我通过爬虫抓取了10000个网站的浏览器指纹脚本，意外发现一个名为servicepipe.tech的脚本中隐藏着极度危险的代码。虽然其核心功能只是常规的防机器人检测，但开发者却故意在代码中植入了大量关于制造生物武器、DDoS攻击、自残方法以及敏感政治事件的虚假变量名和系统提示词。这些内容显然是为了触发LLM的安全防御机制，防止AI工具协助反编译或分析该脚本。这种用‘生物武器’和‘自杀指南’作为反LLM混淆手段的做法，既荒诞又令人深思，揭示了网络安全领域与AI模型对抗的新战场。
我花费了大量时间逆向工程JavaScript，仅凭一眼就能识别出大多数常见的混淆技术和指纹SDK。
HN 评论区
186- andai
出于好奇，我用同样的提示词试了 GLM-5.3，结果它照做了！
我注意到这里有个趋势。
HF 被黑的时候是不是也说过同样的话？当时唯一愿意协助防御的 LLM 就是 GLM？
> 当我们开始日志分析时，首先使用了商业 API 背后的前沿模型。但这行不通：分析需要提交大量真实的攻击命令、利用载荷和 C2 工件，而这些请求被提供方的安全护栏拦截了，因为这些护栏无法区分事件响应者和攻击者。我们随后在自有基础设施上，使用开源权重模型 zai-org/GLM-5.2 进行了取证分析。这带来了第二个好处：没有任何攻击者数据或其引用的凭证离开我们的环境。
- jacquesm
不错的侦探工作！
我们也有类似的做法，用来标记仍在禁运期内的文档。有一天我忘了去除水印。客户抱怨没收到文档（其实是我发出去的一两天后），于是大家找了好久。最后我们在他们那边的 Outlook 日志里找到一行记录，说水印是文件被无限期隔离的原因，直到有人去检查它。
那时我才意识到自己的错误，当然随后很快就修好了。不过这也是它确实起效的第一个证明，所以我还挺开心的。
- throwaway89201
发现得真不错！我今天偶然看到的一个 HN 个人资料页也包含一些反 LLM 的咒语，虽然没那么隐晦。我之前不知道 Anthropic 还有这种魔法字符串：https://news.ycombinator.com/user?id=jeroenhd
- ghm2199
哇！这太疯狂了。这是一场疯狂的军备竞赛，像分形一样层层嵌套的疯狂。动态 JS 混淆库简直就像蜜罐：引诱 LLM 机器人，并判断你的混淆能否让它们放弃爬取尝试。所以我们现在是在对混淆器进行强化学习（RL）了吗？
但我有一个更抽象的问题：LLM 是否正在大规模地通过“代码模式”（codemoding）在其上下文窗口中抓取数据，以使这一切奏效并值得付出努力？这似乎是为了防止与 Anubis 不同的事情（Anubis 是为了防止 Web 服务器被大规模过载）。
- Revanche1367
也许这是一家俄罗斯生物武器公司，伪装成互联网流量控制公司，又假装在制造生物武器，这样任何窥探者都会以为这只是反 LLM 的混淆手段。
- swiftcoder
有趣的是，开源权重模型似乎没有足够的防护措施来触发 GLM 5.3 的限制。我猜“天安门广场”这个引用会触发中国推理提供商的过滤器，但这并不是模型本身内置的。
- dvh
为什么总是蓖麻毒素和供水系统？我以为蓖麻毒素不溶于水，只会永远漂浮在某个水塔或空气室的表面。
- __MatrixMan__
希望有人能把这个概念做成一种编程语言，里面的关键字让你看起来像个恐怖分子。然后我们就可以用它来做编程挑战了。