提示注入，类似于传统软件中的SQL注入，对大型语言模型（LLMs）构成了重大的安全挑战，因为模型输入流中没有固有的架构机制来区分指令和数据。通过系统提示或内容过滤器进行防御的尝试在很大程度上是无效的，因为模型只是将所有文本都作为指令来处理。有效的防御侧重于将模型的决策与特权操作分离开来，极其谨慎地对待外部内容，将模型输出限制在预定义的动作范围内，要求对关键操作进行人工确认，并限制任何潜在泄露的爆炸半径。 AI
影响 强调了大型语言模型中关键的安全漏洞，并强调了在安全的人工智能应用程序开发中，需要超越简单提示工程的架构性变革。
排序理由 该条目讨论了大型语言模型中提示注入的基本安全挑战，并提出了架构性解决方案，其功能是分析和评论文章，而不是发布或产品公告。
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