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以下是提示词注入防御相关的文章

2025-10-09
引入StruQ与SecAlign：防御大语言模型提示词注入的结构化查询与偏好优化新策略提示词注入攻击已成为大语言模型（LLM）应用的主要安全威胁。文章提出两种防御策略：StruQ通过结构化指令微调使模型忽略恶意注入指令，SecAlign采用特殊偏好优化，进一步提升鲁棒性，显著降低攻击成功率。两者在不增加额外计算成本的前提下，有效保障模型安全且保持实用性，SecAlign的效果尤为显著，将攻击成功率从45%降至8%。这为LLM安全防护提供了新的解决思路。
- 2025-10-09
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- AI通用基础/开发
- AI工具应用
2025-10-09
防御提示词注入：结构化查询（StruQ）与偏好优化（SecAlign）的创新防御策略针对大型语言模型面临的提示词注入攻击风险，本文提出了两种微调防御方法：结构化查询（StruQ）和特殊偏好优化（SecAlign）。通过设计安全前端实现提示词与数据的明确分隔，并在训练过程模拟注入攻击，这两种方法有效降低了无优化攻击成功率至接近0%，且SecAlign在保留模型实用性的同时，将强力优化攻击成功率降低至15%以下，显著提升了模型抵御提示词注入的安全性。
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- AI通用基础/开发
- AI工具应用