提示注入是一种安全风险，用户通过恶意输入操纵AI模型，已成为一个重要的运营问题。作者详细介绍了他们在此威胁下的经历，特别是在ERP系统中，并分析了各种防御策略的成本和有效性。最初的方法，如输入验证和启发式过滤，由于误报率高和易被绕过而证明不足，而金丝雀令牌方法取得了一些成功，但也容易受到复杂攻击。 AI
影响 评估了提示注入防御在实际中的成本和有效性，为保护AI应用提供了实用见解。
排序理由 文章分析了提示注入防御的成本和有效性，呈现了对AI模型安全策略基于经验的实际评估。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]
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