AI大模型应用攻击——提示词注入场景案例

<myfont margin="0" padding="0" font-family="NotoSansCJKsc" size="15sp" line-height="26dp" color="#2E323F" text-style="normal"> <p>本期探讨了大型语言模型应用程序中可能出现的<strong>提示词注入攻击</strong>，解释了攻击者如何通过<strong>精心设计的输入</strong>来劫持模型，使其生成有害内容、泄露敏感信息或执行非预期行为。 文章区分了<strong>直接注入</strong>（攻击者直接与模型交互）和<strong>间接注入</strong>（通过第三方或嵌套提示进行），并提供了生成有害信息、泄漏敏感信息以及上传文件执行恶意代码的<strong>具体示例</strong>。 此外，文本分析了大型模型自身防护机制的<strong>局限性</strong>，特别是在面对复杂和多轮攻击时的不足，并指出高质量基准测试和复杂应用场景的增加使得攻击更难检测。</p> </myfont>