提示注入攻击利用了 LLM 的基本特性，即指令和数据在上下文窗口内无法区分。虽然存在各种防御层，从简单的关键字过滤到使用第二个 LLM 作为护栏，但每一种都可以被绕过。高级技术，如 ASCII 走私，它使用不可见的 Unicode 字符嵌入隐藏文本，进一步证明了保护 LLM 免受恶意输入侵害的难度。 AI
影响 强调了保护 LLM 免受提示注入攻击的持续挑战，表明强大的防御需要多层方法并不断适应新的攻击向量。
排序理由 该项目讨论了 LLM 的安全漏洞和防御机制，属于对 AI 安全和产品安全的评论。
- ASCII Smuggling
- context window
- guard rail
- Input Filtering
- LLM
- Output Filtering
- prompt injection
- Retrieved Documents
- system prompt
- Unicode Tags
- User Message
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