AI 大脑如何被 “套路”?— 揭秘大模型提示词攻防
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原文中文，约11700字，阅读约需28分钟。
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内容提要
大模型（LLM）在自然语言处理中的应用面临提示词攻击等安全挑战。攻击者通过恶意提示干扰LLM的正常运行，可能引发系统性风险。因此，需加强提示词检测和模型安全性，以确保AI系统的安全与业务发展相协调。
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关键要点
- 大模型（LLM）在自然语言处理中的应用面临提示词攻击等安全挑战。
- 提示词攻击是指攻击者通过恶意提示干扰LLM的正常运行，可能引发系统性风险。
- 提示词攻击可分为黑盒攻击和白盒攻击两类，黑盒攻击不需要了解模型内部结构，白盒攻击则基于对模型内部细节的掌握。
- 黑盒攻击手段包括模板填充攻击、提示词重写攻击和基于LLM的生成攻击。
- 白盒攻击手段包括基于梯度的攻击、基于logits的攻击和基于微调的攻击。
- 提示词攻击防御策略包括提示词检测、提示词扰动和系统提示词防护。
- 模型防御策略包括基于监督微调的方法、基于人类反馈的强化学习的方法和基于梯度和logit分析的方法。
- 企业需高度重视提示词攻击的防范工作，采用综合性的安全策略以确保AI系统的安全性与业务发展需求同步推进。
- 火山引擎云安全团队推出了大模型应用防火墙，提供一站式安全防护解决方案。
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延伸问答
什么是提示词攻击？
提示词攻击是指攻击者通过输入恶意构造的文本内容，干扰和操纵大模型（LLM）的正常运行逻辑。
提示词攻击有哪些类型？
提示词攻击主要分为黑盒攻击和白盒攻击两类，黑盒攻击不需要了解模型内部结构，而白盒攻击则基于对模型内部细节的掌握。
黑盒攻击的具体手段有哪些？
黑盒攻击手段包括模板填充攻击、提示词重写攻击和基于LLM的生成攻击等。
如何防御提示词攻击？
防御策略包括提示词检测、提示词扰动和系统提示词防护等。
白盒攻击的攻击手段有哪些？
白盒攻击手段包括基于梯度的攻击、基于logits的攻击和基于微调的攻击。
企业如何应对提示词攻击的风险？
企业需高度重视提示词攻击的防范工作，采用综合性的安全策略以确保AI系统的安全性与业务发展需求同步推进。
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