标签: 对抗样本防护

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%