00:00 / 07:55
连播
清屏
智能
倍速
点赞25
00:00 / 02:26
连播
清屏
智能
倍速
点赞6
00:00 / 02:54
连播
清屏
智能
倍速
点赞237
00:00 / 04:37
连播
清屏
智能
倍速
点赞366
00:00 / 05:29
连播
清屏
智能
倍速
点赞2448
什么是提示词注入? 一个事物总有其两面性,针对大语言模型,我们善用提示词可以达到预期的商业目的。但是如果别有用心的人如黑客通过提示词注入(Prompt Injection)的方式与大型语言模型进行交互,也可能产生安全威胁,比如黑客利用语言模型在处理用户输入时的语义理解能力,通过注入恶意、不伦理或有偏见的文本或代码,促使大规模生成类似的假新闻、虚假宣传或其他恶意内容。这些恶意或非预期的内容,使得模型在阴差阳错间实现了黑客攻击者的意图,攻击的后果涉及安全数据泄露、进一步的社会工程学攻击、不当的内容生成等一系列社会安全问题。提示词注入所引发的攻击方式主要分为两类:1、直接提示词注入:也称为“越狱”,攻击者可能通过输入不安全函数或数据请求来触发模型获得后端系统的更多内容支持。这种攻击类似于我们常说的SQL注入攻击。2、间接提示词注入:发生在大模型接收来自攻击者可以控制的外部来源(如网站)的输入时。攻击者可能会在外部已经被劫持的对话上下文中嵌入提示词注入。这导致大模型被充当“黑客助手”来试图获取其他系统的访问权限。这种攻击类似于我们熟知的跨站脚本攻击。故我们针对常规应用的安全机制也完全适用于大语言模型,比如最小权限原则、逻辑和物理隔离等。
00:00 / 01:26
连播
清屏
智能
倍速
点赞3
00:00 / 05:12
连播
清屏
智能
倍速
点赞96
00:00 / 02:46
连播
清屏
智能
倍速
点赞132
00:00 / 04:25
连播
清屏
智能
倍速
点赞1261
00:00 / 06:20
连播
清屏
智能
倍速
点赞58
00:00 / 05:31
连播
清屏
智能
倍速
点赞75
00:00 / 06:27
连播
清屏
智能
倍速
点赞12