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，强调防御不应依赖模型的内在智能。作者建议使用正则表达式和分类器实现“侧过滤器”，在通过电子邮件和文档等间接内容到达模型之前对其进行筛选。此外，还提出了一种工具白名单和能力令牌系统，其中模型调用工具的能力由独立的、安全的令牌发行机制控制，而不是直接的模型指令。 AI
影响 为提示注入提供实用的防御策略，这是 LLM 应用的一个关键安全问题。
排序理由 文章详细介绍了 LLM 安全的技术模式，类似于研究论文或技术博客文章。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]
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