AI大模型应用攻击——提示词注入场景案例

本期探讨了大型语言模型应用程序中可能出现的提示词注入攻击，解释了攻击者如何通过精心设计的输入来劫持模型，使其生成有害内容、泄露敏感信息或执行非预期行为。 文章区分了直接注入（攻击者直接与模型交互）和间接注入（通过第三方或嵌套提示进行），并提供了生成有害信息、泄漏敏感信息以及上传文件执行恶意代码的具体示例。 此外，文本分析了大型模型自身防护机制的局限性，特别是在面对复杂和多轮攻击时的不足，并指出高质量基准测试和复杂应用场景的增加使得攻击更难检测。