大型语言模型（LLM）的提示注入漏洞率在不同模型间差异巨大

一位安全研究员测试了五个大型语言模型（LLM）的提示注入漏洞，发现根据所使用的模型不同，泄露率从 0% 到 90% 不等。测试表明，伪装成合法请求的提示比直接的注入尝试更能有效地诱导 API 密钥或系统提示等敏感信息。值得注意的是，虽然 Anthropic 的 Claude Haiku 4.5 没有泄露密钥，但其系统提示内容泄露率高达 90%，这凸显了采用多阶段检测方法的必要性。 AI

影响 强调了大型语言模型（LLM）代理中的关键安全风险，以及在部署前需要强大的多阶段检测机制。

排序理由 安全研究论文，详细介绍了多个大型语言模型（LLM）的提示注入漏洞。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]

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