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如何在不自行构建的情况下保护 LLM 输入免受 Prompt Injection
如果你正在构建将用户输入传递给 LLM 的应用程序,你可能至少遇到过一次 prompt injection。用户可能会输入类似 “ignore all...” 的内容。
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探讨 AI 代理在 DevOps 流水线中的挑战,强调模型感知检测的重要性,以提升安全性并降低漏洞。....
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令人着迷的研究:奇异泛化与归纳后门:腐化大型语言模型(LLMs)的新方式。摘要:LLMs 因其出色的泛化能力而有用。但它们是否能够……
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引言 随着生成式 AI 融入企业工作流,Prompt Injection 的风险已从理论威胁转变为关键漏洞……
事实证明,我的父母错了。说“请”并不能让你得到想要的——诗歌可以。至少,在和 AI chatbot 对话时是这样。那是……
一个恶意提示被拦截,而十个提示成功通过。这个差距决定了通过基准测试与抵御真实世界攻击之间的区别。