模型详情
模型介绍
中文整理提示词攻击（ Prompt Injection Attack ）是一种针对大型语言模型（ LLM ）的新型安全威胁。它通过精心设计的输入文本（即“提示词”），诱导或欺骗 AI 模型生成不符合预期或有害的输出。这种攻击的核心在于利用语言模型对自然语言指令的高度敏感性，绕过系统的安全机制，使其执行非预期的操作。
提示词攻击主要有以下几点：
- *指令优先级混淆**：模型可能难以区分系统预设指令和用户输入，导致恶意指令覆盖原有规则。
- *角色混淆**：通过重新定义模型的角色或行为，绕过安全限制。
- *注入点多样**：攻击可以发生在直接用户输入、第三方数据（如网页、文档）或多个模型交互过程中。
根据攻击方式，可以分为以下几类：
- *直接提示词注入**：在用户输入中直接加入恶意指令。
- *间接提示词注入**：通过外部数据（如网页、文档）嵌入恶意指令。
- *代码注入**：将恶意代码嵌入提示词，诱导模型执行。
- *递归注入**：通过多层模型嵌套实现攻击。
提示词攻击可能带来多方面危害，例如：信息泄露，诱导模型泄露敏感信息，如系统提示词、用户隐私或API密钥。绕过安全限制，执行未授权操作，如修改数据或进行恶意行为。中断现有服务，通过资源消耗或恶意指令导致AI服务异常，影响正常使用。误导用户，生成虚假或有害内容，损害用户信任。
模型使用案例：
输出：
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