AI 大脑如何被 “套路”?— 揭秘大模型提示词攻防

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在人工智能技术爆发式发展的当下，大模型（Large Language Models, 以下简称LLM）凭借其强大的自然语言处理能力，广泛渗透于智能助手、内容创作、代码生成等诸多关键领域，深度重塑着人们的生活与工作范式。然而，随着 LLM 应用场景的持续拓展与深化，一系列严峻的安全挑战接踵而至，其中提示词攻击已逐渐演变为威胁人工智能系统安全的核心隐患，亟待深入剖析与应对。 一、提示词攻击定义与影响 提示词攻击是指攻击者精心构思并输入恶意构造的文本内容，意图干扰和操纵LLM的内部运行逻辑，使其偏离既定的正常行为模式。这一攻击手段常被形象地称为 “越狱”（Jailbreaking），其核心目的在于诱使 LLM 突破原本设定的安全边界与行为约束，转而执行攻击者预先埋设的恶意指令。作为整个攻击链条的核心入口，攻击者通过精心构造的提示词文本 ………………………………