提示注入对集成 LLM 的多租户 SaaS 应用程序构成了重大的安全风险。攻击者可以通过在用户消息、检索到的文档或其他不受信任的内容中嵌入对抗性指令来操纵模型的行为。仅依赖系统提示是不够的，因为这些提示可能会被精心设计的输入或间接注入方法绕过。强大的安全性要求将 LLM 输入视为不受信任的数据，实施服务器端中间件、严格的访问控制和审计日志，类似于用于传统 Web 漏洞的方法。 AI
影响 强调了为构建 AI 驱动的 SaaS 产品而开发的开发人员的关键安全注意事项，强调了对强大的输入验证和访问控制的需求。
排序理由 该项目讨论了将 LLM 集成到 SaaS 产品中的安全最佳实践，重点关注提示注入漏洞和缓解策略。
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