作者回复: 你好，感谢你的认真作答！ 你的回答非常细致，显然是带着思考去写的，这本身就体现出了对于本课程的高度投入，但是我也想借此机会指出几点仍然需要继续打磨的地方：思考题1的情况，本质上是身份隔离失败，同时状态管理也有缺陷造成的。你回答的“（1）会话隔离失败”是对的，但是从解释来看，还可以更加深入。企业级应用，通常不会将“不同用户会话共用同一KV缓存区域或上下文池，导致A的内容被B读取”，因为如果真的这么做了，就不仅是“设计缺陷”的问题了，而是非常容易会导致生产环境的“一级系统事故”了。通常更常见的真实成因，往往是没有正确使用用户token、session_id或者是trace_id进行缓存区分，从而导致用户B的请求“错误地”加载了用户A的上下文内容。无论是从排错，还是从建设安全性防御的角度来看，都建议你往“请求路径隔离”和“多租户状态隔离”这两个方向再深挖一下。你回答的第“（2）上下文未及时清理”，在逻辑上也能成立的。但是，更准确的说法是，这种风险往往不是“对话结束后缓存未清除”，而是某些平台采用了“上下文拼接机制”（比如拼接最近几轮历史）来节省成本，如果拼接逻辑中，对多用户的归属判断不准确，就会出现“历史上下文错配”的问题。因此，从工程视角来看，核心问题不在于“清理不及时”，而在于“上下文管理策略设计不当”。“（3）缓存归属识别错误”，这个描述非常准确。除了上述三点以外，还可能有“调试机制暴露风险”，也就是企业要么无意，要么有意为了快速迭代，会将模型在上线环境中保留调试模式（debug=true），这就可能被攻击者利用，进行信息探测或是泄露。 思考题2，可能还有一个“内容更新及撤回机制”的需求，需要补充。就是知识库应该具备版本更新，或者是失效标记的机制，否则就会出现“陈旧知识”，比如文档已被下架或者是更正，这往往会引起大模型依旧引用的幻觉。 思考题3，是希望可以首先理解到Function Call是LLM的“能力外接”的一种机制，安全风险来自模型对调用指令的“自然语言生成 -> 代码调用”的过程失控，最具破坏性的就是越权函数执行（Unauthorized Execution），因此Function Call通常在企业安全中都会带有审计机制，也就是如果没有调用之前的人工审批或是策略检查层，那么就可能造成静默执行风险。 非常高兴看到你已经具备相当深度的安全意识与技术判断力，欢迎持续交流，期待你在后续课程继续给出更多精彩反馈！