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攻破AI的隐藏指令(下) Gitme.ai: 欢迎咨询 遗留系统代码改造及AI创新产品 - Gitme.ai及咨询,培训,工作坊相关的AI产品创新,提示词工程,智能体,知识库 初/中/高级课程 【提示词高级系列一】:提示词的攻防:构建坚不可摧的LLM安全防线 核心定位与风险:为何提示词安全至关重要 对于资深开发者和技术架构师而言,将大型语言模型(LLM)部署到生产环境,最大的挑战之一便是提示词安全。一个设计精良的LLM应用,其安全性可能被一个简单的恶意提示词所颠覆。提示词注入(Prompt Injection)不仅会导致服务被滥用,更可能引发数据泄露、服务宕机或执行非预期任务。因此,理解并实践提示词攻击与防御策略,是构建任何稳健LLM系统的基础。 第二视角:提示词防御(蓝队视角) 面对日益复杂的攻击,单纯依赖模型本身的限制已不足够。我们需要设计一个多层级的防御体系,从输入到输出全程保护服务。 核心防御策略 防御策略的核心在于指令的净化(Sanitization)、过滤和架构隔离。 指令预处理与净化(Sanitization): 在将用户输入传递给LLM之前进行预处理。 使用分隔符和清晰的指令边界:通过明确的标记(如###USER_INPUT###)来区分系统指令和用户输入,有效防止用户输入中的指令被模型误认为是高优先级的系统指令。 后处理与输出过滤: 即使模型被注入,其输出也必须被审查和过滤。这可以防止模型输出敏感信息或执行恶意代码片段。 双 LLM 架构: 这是一种高可靠性的架构设计。第一个LLM负责执行用户请求,而第二个独立的LLM(通常具有更强的安全倾向)则充当审查官,专门用于审查第一个LLM的输出和输入请求的安全性。 架构设计要点 架构师应设计一个多层防御体系 ,将上述策略集成到面向公众的LLM服务中。这确保即使某一层的防御被绕过,后续层也能提供冗余保护。 下一步:从安全到应用 在全面理解并解决了LLM系统的安全基础问题之后,开发者才能放心地将提示词工程的应用范围拓展。 #prompt #提示词 #LLM #Gitmeai #大模型
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