AI模型的系统提示容易受到各种攻击,包括释义漂移、优先级反转和上下文泄露,而不是安全的文档。这些漏洞的出现是因为模型可能会松散地解释基于散文的指令,或者优先考虑用户输入而不是系统指令。为了减轻这些风险,开发人员应将系统提示视为公开的攻击面,在外部约束(如输出过滤器和支出上限)中实施硬性约束,并通过固定探测和固定模型版本进行严格的回归测试。 AI
影响 强调了除了简单的提示工程之外,还需要采取强大的安全措施来防止AI被滥用。
排序理由 该项目讨论了AI系统提示的安全漏洞和最佳实践,提供了有见地的观点,而不是报道具体事件。
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