大型语言模型（LLM）本质上模糊了数据和控制之间的界限，为基础设施工程师和机器学习运维人员带来了重大的安全挑战。与传统计算不同，LLM缺乏明确的数据平面，这意味着其上下文窗口内的所有信息，无论是提示、文档，还是图像中隐藏的指令，都被视为可执行命令。这种架构缺陷允许不受信任的工件影响模型行为，可能导致绕过数据库安全或更改工程计算等漏洞。 AI
影响 强调了LLM中一个根本性的架构挑战，可能影响AI系统的安全性和可审计性。
排序理由 文章讨论了LLM架构中的一个概念性安全缺陷，而不是一个具体的发布或事件。
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