在人工智能技术快速发展的背景下，大型语言模型的安全防护已成为行业面临的核心挑战。攻击者通过提示注入、后门植入等新型攻击手段，可轻易突破模型的安全防线，造成数据泄露、决策误导等严重后果。本文针对大模型全生命周期中的安全威胁，构建包含输入防御、过程监控、模型加固的三维防护体系，提出可落地的技术实施方案。
标签： 提示注入防御
揭秘大模型安全防线：如何构建对抗提示注入与样本攻击的铜墙铁壁
在人工智能技术快速发展的今天，大型语言模型（LLM）已广泛应用于智能客服、内容生成、决策支持等关键领域。然而，随着模型规模的扩大，其面临的安全威胁呈现指数级增长态势。据某安全研究机构2023年数据显示，针对大模型的恶意攻击事件同比增长了217%，其中提示注入攻击和对抗样本攻击分别占据攻击总量的43%
大模型安全防护实战：从提示注入防御到输出过滤的完整技术架构
在人工智能技术快速发展的今天，大型语言模型的安全防护已成为行业焦点。根据最新研究数据显示，未受保护的大模型遭受提示注入攻击的成功率高达63%，而有害内容生成概率超过28%。本文将从攻击原理剖析入手，深入探讨构建多层防御体系的技术方案。 一、提示注入攻击深度解析 1.1 攻击类型图谱 ...