本文概述了防御大型语言模型中提示注入攻击的六种模式，并强调防御不应依赖模型的内在智能。作者建议在间接内容源（如电子邮件或文档）到达模型之前，使用正则表达式和分类器实现“侧过滤器”。此外，还提出了一种工具白名单和能力令牌系统，其中运行时而非模型，根据经过身份验证的用户会话授予工具使用权限。 AI
影响 提供了实用的、不依赖模型的策略，以保护 LLM 应用免受提示注入的侵害，这对于安全部署至关重要。
排序理由 本文详细介绍了缓解 LLM 中提示注入漏洞的技术模式和代码示例，提出了新颖的防御策略。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]
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