Microsoft 的 Hines 等人在 2024 年进行的一项最新分析，探讨了大语言模型中的提示注入漏洞，发现现有防御措施无法完全消除该问题。该研究衡量了三种技术：分隔、数据标记和编码，在各种攻击家族中的有效性。虽然这些方法显著减少了成功的注入，但它们也带来了权衡，例如增加了 token 数量或降低了任务准确性，并且没有一种方法能达到零成功率。 AI
影响 新的提示注入防御措施提供了部分保护，但凸显了保护 LLM 接口的持续挑战。
排序理由 详细介绍 LLM 安全新技术的论文。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]
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