如何配置基于规则和机器学习的过滤器,有效拦截提示注入?
为什么需要双层防御? 提示注入(Prompt Injection, PI)是目前LLM应用面临的最严重的安全威胁之一。攻击者通过操纵输入,试图让LLM忽略开发者提供的系统指令(System Prompt),从而执行恶意或未经授权的任务。 仅...
为什么需要双层防御? 提示注入(Prompt Injection, PI)是目前LLM应用面临的最严重的安全威胁之一。攻击者通过操纵输入,试图让LLM忽略开发者提供的系统指令(System Prompt),从而执行恶意或未经授权的任务。 仅...
简介:模型反演攻击 (MIA) 的威胁 模型反演攻击(Model Inversion Attack, MIA)是一种严重的隐私泄露威胁,它允许攻击者仅通过访问模型的输出(如置信度分数或 Logits)来重构出训练数据中的敏感特征。例如,在人...
模型窃取(Model Stealing)是一种严重的知识产权威胁,攻击者通过反复查询目标模型的API接口,收集输入-输出对,然后利用这些数据训练一个功能相似的“窃取模型”。这种黑盒提取(Black-Box Extraction)方法,特别是...