对大型语言模型(LLM)的提示注入攻击比通常认为的要复杂,有两种不同的类型。直接注入涉及来自用户的恶意指令,大多数系统都设计用来检测它。然而,间接注入,即有害指令隐藏在LLM处理的内容(如网页或文档)中,构成更大威胁,因为它绕过了标准的输入过滤器。防御两者都需要将所有数据视为不受信任的,扫描传入的注入和传出的数据泄露,并确保内容不授予未经授权的权限。 AI
影响 强调了LLM中一个关键的安全漏洞,可能影响生产系统并需要新的防御策略。
排序理由 该项目讨论了LLM中的一个安全漏洞,并提供了缓解策略的建议,起到了专家意见的作用。
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