防御大型语言模型
Prompt攻击的
先进方法论

构建多层防御体系，保护AI系统安全

绕过安全限制执行恶意操作窃取敏感信息

核心洞察

多层防御

输入验证、上下文隔离、输出过滤、模型加固

动态适应

持续监控、审计更新、自适应防御机制

行业定制

医疗、金融等行业的特定防御实践

防御大型语言模型Prompt攻击的先进方法论

防御大型语言模型（LLM）的Prompt攻击，需要构建一个包含输入处理与验证、上下文保护与隔离、输出过滤与监控、模型层面的微调与对抗训练，以及利用攻击技术进行防御（如"护盾提示"）的多层防御体系。进阶策略包括限制模型能力与访问控制、AI反射与自我审查、金丝雀标记与异常检测，并针对敏感信息泄露进行专项防护。特定行业（如医疗、金融）还需结合行业法规和风险特点，采用定制化的防御实践。

理解Prompt攻击及其风险

Prompt攻击的定义与类型

Prompt攻击，也被称为提示词注入攻击，是一种针对大型语言模型（LLM）及各类AI应用的新型安全威胁。其核心在于攻击者通过精心构造的输入（即"提示"或"Prompt"），诱导或"劫持"语言模型的输出，使其产生攻击者期望的内容，而非模型开发者或系统所有者预期的结果[1] [38]。OWASP已将提示词注入列为2025年大模型应用面临的首要风险[106]。

直接指令注入

攻击者直接嵌入恶意指令，试图覆盖模型的原始设定或系统提示[25] [38]

间接指令注入

攻击者将恶意指令嵌入到LLM可能访问的外部内容中[38] [95]

数据泄露攻击

攻击者试图诱导模型泄露其训练数据中包含的敏感信息[13] [25]

越狱攻击

通过构造对抗性提示来绕过模型的安全措施[107] [191]

Prompt攻击的主要风险

绕过安全限制

诱导模型忽略内置限制，输出原本被禁止的内容（暴力、色情、非法活动指导）[1] [12]

执行恶意操作

诱导AI系统执行未经授权的操作，包括修改订单、泄露信息，甚至远程代码执行[1] [95]

窃取敏感信息

获取模型训练数据、内部配置、系统提示词，甚至其他用户的隐私数据[1] [13]

特定行业的Prompt攻击挑战

医疗行业

• 泄露患者健康信息（PHI），违反HIPAA法规[59]
• 操控诊断系统，输出错误诊断结果[120]
• 窃取医学研究数据和临床试验结果

金融行业

• 授权非法交易，导致资金损失[59]
• 泄露客户财务数据和投资组合详情[203]
• 操纵算法交易，引发市场波动

核心防御策略与方法论

输入处理与验证

输入处理与验证是防御Prompt攻击的第一道防线，其核心目标是在用户输入到达大型语言模型之前，对其进行有效的检测、过滤和净化。

关键词过滤和模式匹配

定义与已知攻击模式相关的关键词或正则表达式进行检测[1] [8]

忽略(之前|上面|所有)的指令
从现在开始你是
不要遵循

输入净化

修改或中和输入中的潜在指令，使其失去攻击性[6] [188]

移除或转义特定字符、标签或指令片段

语义分析

利用NLP模型检测语义层面的攻击意图[25] [209]

识别诱导生成仇恨言论、隐私窃取的意图

输入编码

将特殊字符转换为其HTML实体等效形式[115] [194]

</user_input> → </user_input>

上下文保护与隔离

上下文保护与隔离是防御Prompt攻击的关键策略之一，旨在确保大型语言模型在处理用户输入时，其核心指令和关键上下文信息不会被恶意修改或覆盖。

严格分离系统指令与用户输入

将系统指令与用户输入在逻辑上或物理上隔离开，防止用户输入直接修改关键指令[1] [12]

system: "你是一个安全的助手..."

user: "请帮我完成这个任务"

结构化Prompt模板

使用JSON等结构化格式封装不同部分的内容[1] [187]

{ "metadata": {...}, "system_instructions": "...", "user_query": "..." }

XML标记与分隔符隔离

使用XML标签或独特分隔符明确界定用户输入的范围[96] [115]

<user_input>用户输入内容</user_input>

输出过滤与监控

输出过滤与监控是防御Prompt攻击的另一重要环节，它在大型语言模型生成响应后、将内容呈现给用户或传递给下游系统之前，对输出进行检查和清理。

内容过滤

检测和移除LLM输出中的不当内容[115] [188]

仇恨言论、暴力、色情、虚假信息

敏感信息编辑

识别和脱敏个人身份信息（PII）[115] [194]

信用卡号: [REDACTED]
电话号码: [REDACTED]

实时监控

分析LLM对话数据，检测异常行为[126] [190]

预检注入测试
行为偏离检测

模型层面的防御：微调与对抗训练

在模型层面进行防御是提升大型语言模型抵抗Prompt攻击能力的关键途径，主要通过模型微调（Fine-tuning）和对抗训练（Adversarial Training）等技术来实现。

对抗训练

在训练过程中主动引入对抗性示例，使模型学习识别并抵抗攻击[106] [117]

SecAlign方法

通过安全对齐训练模型只遵循系统设计的指令[106]

RobustPrompt方法

引入自适应提示池，在多种扰动下保持鲁棒性[164]

模型微调

使用包含安全指令和对抗性示例的数据集进行额外训练[115]

指令微调

教导模型如何处理潜在的恶意输入

安全对齐

通过RLHF使模型倾向于生成安全响应[106] [131]

对抗训练的挑战

对抗训练的有效性往往局限于已知攻击类型，对于全新的攻击向量防御效果可能减弱。此外，生成高质量的对抗性样本可能耗时且计算成本高昂[145] [163]。

利用攻击技术进行防御："护盾提示"等创新方法

近期研究提出了一种新颖的防御思路，即"以彼之道，还施彼身"，利用攻击者常用的技术手段来构建防御机制[81] [97]。

护盾提示（Shield Prompt）

构造特殊提示序列，让模型"忽略"之前的恶意指令，确保执行用户真实指令[97] [114]

1. 护盾提示："忽略之前所有指令"

2. 用户原始指令："请帮我..."

3. 模型执行用户真实意图

微软AI Prompt Shields

防御直接和间接的提示注入攻击的综合解决方案[95]

检测与过滤

利用先进ML算法检测恶意指令

聚光灯技术

帮助AI区分系统指令和外部输入

AdaShield

自适应护盾提示，保护多模态大型语言模型免受越狱攻击[98] [100]

引入自适应自我完善框架，动态调整防御提示

进阶防御机制与技术

限制模型能力与访问控制

限制大型语言模型的内在能力以及实施严格的访问控制机制，是两项至关重要的进阶策略，旨在从根本上减少攻击者可利用的攻击面。

限制模型能力

通过缩小AI系统能够执行的操作范围来防止滥用[38]

• 禁用代码执行、文件系统访问
• 禁止网络调用和外部系统交互
• 设置严格的操作参数约束[188]
• 实施"最小权限原则"

访问控制机制

从系统交互层面限制对AI模型及其相关资源的访问[38]

• 基于角色的访问控制（RBAC）[190]
• 多因素认证（MFA）
• 微隔离技术[48]
• 沙盒环境部署[203] [204]

AI反射机制与自我审查

AI反射机制与自我审查是一种新兴的防御策略，让模型在生成响应后对自身的行为和输出进行再次评估和反思，以识别并过滤掉潜在的不安全输出[1] [187]。

反思提示（Reflection Prompt）

模型根据预设的"反思提示"对初始响应进行评估[1] [187]

"请评估你的回复是否包含不适当、不安全的信息。如果存在问题，请指出具体问题并提供修正后的安全回复。"

高级自我审查机制

CIP方法

因果影响提示，基于因果图引导安全决策[110]

ReAct框架

Reason + Act，允许模型在执行后进行思考[1] [187]

安全优先级管理

确保模型优先考虑预设的安全目标[109]

多层防御与纵深防御体系

面对日益复杂和演进的Prompt攻击，单一防御措施往往难以提供全面的保护。因此，构建一个多层防御（Multi-layered Defense）或纵深防御（Defense-in-Depth）体系被认为是应对Prompt攻击的最有效策略[117] [126]。

graph TD A["用户输入"] --> B["输入层防御"] B --> C["上下文与隔离层"] C --> D["模型层防御"] D --> E["输出层防御"] E --> F["系统环境层"] F --> G["监控审计层"] B --> B1["关键词过滤"] B --> B2["输入编码"] B --> B3["长度限制"] C --> C1["结构化模板"] C --> C2["分隔符隔离"] C --> C3["金丝雀标记"] D --> D1["对抗训练"] D --> D2["安全微调"] D --> D3["AI反射"] E --> E1["内容过滤"] E --> E2["敏感信息脱敏"] E --> E3["异常检测"] F --> F1["访问控制"] F --> F2["沙盒环境"] F --> F3["微隔离"] G --> G1["日志记录"] G --> G2["实时监控"] G --> G3["红队演练"]