防范提示注入攻击：六大设计模式守护AI智能体安全
talkingdev • 2025-09-03
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提示注入攻击正成为大型语言模型面临的新型安全威胁，这种攻击通过操纵自然语言处理能力来利用系统漏洞，其原理类似于传统的SQL注入攻击。研究人员最新提出了六种核心设计模式来强化AI智能体的安全防护：行动选择器模式通过预定义安全操作限制执行范围；计划后执行模式要求先制定固定计划再处理不可信数据；LLM映射归约模式将数据处理过程进行隔离；双LLM模式采用特权模型和隔离模型分离的架构；代码后执行模式通过沙箱环境确保安全运行；上下文最小化模式则主动从内存中清除潜在恶意输入。这些模式在不同阶段设置安全关卡，为AI系统提供了多层次防护体系，对推动AI安全技术发展具有重要实践价值。
核心要点
- 提示注入攻击是利用LLM自然语言处理漏洞的新型安全威胁，类比SQL注入
- 六大防护模式通过不同阶段的守护组件构建多层次安全体系
- 包括行动选择器、双LLM分离、沙箱执行等核心防护技术