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以下是提示注入相关的文章

2026-03-27
如何防御提示词注入攻击？详解 StruQ 与 SecAlign 两种微调防御方案提示词注入是大型语言模型应用面临的首要威胁。本文深入解析了提示词注入的成因，并介绍伯克利大学提出的StruQ与SecAlign两种创新微调防御方案，通过结构化指令和偏好优化，有效提升LLM应对恶意攻击的鲁棒性。
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2026-03-26
研究揭示：OpenClaw AI 智能体易受心理操控，竟能被“PUA”至自我破坏东北大学最新研究发现，OpenClaw AI 智能体极易受到心理操控。通过诱导和施压，人类甚至能让这些本应高效的 AI 执行自我破坏操作。这项发现为 AI 的安全治理、责任归属及自主性边界敲响了警钟。
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2026-03-25
优化 AI 智能体设计：提升对“提示注入”的免疫力本文深入探讨了AI智能体面临的“提示注入”攻击，并提出了基于社会工程学防御的创新解决方案。文章详细分析了攻击手段的演变，从简单的指令覆盖到复杂的社会工程学操纵，并阐述了如何通过限制智能体权限、引入确认机制等方法，构建更安全、更具弹性的AI系统。这为AI安全领域提供了新的防御思路和实践指导。
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2026-03-24
指令层级挑战：增强大型语言模型的安全性和鲁棒性 OpenAI发布IH-Challenge数据集，旨在通过强化指令层级训练，提升大型语言模型（LLMs）在多渠道指令冲突场景下的安全可控性和对抗“提示注入”的能力。该方法能有效泛化，显著增强模型在现实世界中的安全性。
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