00:00 / 02:35
连播
清屏
智能
倍速
点赞14
00:00 / 01:10
连播
清屏
智能
倍速
点赞4
00:00 / 00:48
连播
清屏
智能
倍速
点赞2630
00:00 / 09:04
连播
清屏
智能
倍速
点赞12
00:00 / 01:13
连播
清屏
智能
倍速
点赞45
00:00 / 03:00
连播
清屏
智能
倍速
点赞6
00:00 / 06:23
连播
清屏
智能
倍速
点赞1
00:00 / 03:00
连播
清屏
智能
倍速
点赞64
间接提示词注入(Indirect Prompt Injection),是一种针对人工智能模型(尤其是大语言模型)的攻击技术,以下是其核心要点: 1.定义与原理 攻击者不直接向目标模型输入恶意指令,而是将恶意内容嵌入外部数据源(如网页,文档,邮件,数据库等)。当模型通过检索,解析或处理这些外部数据时,会误将恶意内容识别为合法指令并执行,从而绕过模型的安全限制。 2.常见攻击场景 网页内容注入:在网页隐藏区域(如HTML注释,CSS隐藏文本)嵌入恶意指令,模型读取网页时触发攻击。 文档注入:在PDF,Word文档的元数据,脚注或隐藏文本中植入指令,模型解析文档时执行恶意操作。 邮件注入:在邮件正文或签名中隐藏恶意内容,模型自动读取邮件并执行指令。 数据库注入:污染数据库记录,模型通过RAG (检索增强生成)技术获取数据时,恶意指令被激活。 3.攻击目的 泄露敏感信息(如系统提示词,用户数据, API密钥)。 执行未授权操作(如发送邮件,调用API,修改数据)。 生成违规或有害内容(如违法指导,虚假信息)。 4.防御措施 输入过滤与验证:对外部数据内容进行严格过滤,检测并剔除隐藏文本,注释,异常格式等。 指令与数据隔离:明确区分系统指令,用户输入和外部数据,使用分隔符或标记符隔离不同来源的内容。 模型层防护:强化模型的安全护栏,限制模型对外部数据的指令执行权限,增加语义分析和意图识别能力。 输出审核:对模型输出进行敏感词检测和格式验证,防止泄露敏感信息。 间接提示词注入,具有隐蔽性强,攻击链路长的特点,是当前AI安全领域的重要挑战,需通过多层次,全链路的防御策略进行防护。 中国江西红客认为: 一、AI时代,普通的小学一年级的学生可以发动大规模网络攻击。这,不是天方夜谭。 二、AI时代,攻防的方式方法将发生深刻的变化。有些情形、范式,将超乎想象。 (视频来源:SamNi728·微信视频) #黑客#中国红客
00:00 / 05:07
连播
清屏
智能
倍速
点赞3
00:00 / 02:10
连播
清屏
智能
倍速
点赞1