本文探讨了大型语言模型（LLMs）面临的提示注入攻击及其防御方法。研究表明，能力更强的模型更易受到攻击。提出了基于提示学习的黑盒和对抗训练的白盒防御方法，后者能有效降低攻击成功率。强调在设计和部署LLMs时需加强安全框架，以防止潜在的安全隐患。