提出了一种针对大型语言模型（LLM）进行提示注入攻击的新测试方法，该方法利用了“金丝雀字符串”回归套件。这种方法涉及在攻击提示中嵌入一个独特的、虚构的标记字符串，而安全的LLM永远不应该输出该字符串。通过检查模型的响应是否包含此金丝雀字符串，开发人员可以自动化提示注入漏洞的回归测试。该方法对各种攻击向量进行了分类，包括直接注入、系统提示提取、编码技巧和间接注入，并建议将此套件集成到持续集成管道中以尽早发现回归。虽然核心方法可以使用自定义提示实现，但现成的提示套件和命令行工具可供购买。 AI
影响 为开发人员提供了一种实用的方法，以确保LLM应用程序在面对提示注入时的安全性和可靠性。
排序理由 该项目描述了一种新的LLM测试工具和方法论，而不是来自前沿实验室的发布或重大的行业事件。
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