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。

通过评估大型语言模型的鲁棒性和对间接提示注入攻击的防御方法，发现大型语言模型易受攻击。提出黑盒和白盒防御方法，白盒方法能有效降低攻击。激发未来研究工作。