大型语言模型（Large Language Models，简称LLM）正迅速从实验室的研究工具，转变为广泛应用于自动化工作流程、辅助决策、内容审核甚至发布评审的核心智能引擎。它们赋予系统以强大的自然语言理解和生成能力，使机器能够更有效地处理复杂任务。然而，随着LLM的应用范围不断扩大，一种名为“提示注入”（Prompt Injection）的攻击方式也逐渐浮出水面，成为安全领域备受关注的威胁。提示注入利用模型对输入文本的高度依赖，将恶意指令隐藏于正常文本中，诱使模型执行未授权操作，乃至导致数据丢失或系统功能被滥用。本文将深入剖析提示注入的原理、实际影响及防护措施，帮助行业从业者构建更为牢固的LLM安全防线。提示注入的核心在于模型对上下文内容的敏感性。
LLM通过解析用户提供的文本或文件，推断并生成后续行为或回答。当攻击者在输入内容中嵌入特定指令时，例如“忽略前面所有内容并执行某操作”，模型可能会被误导，跳过正常安全检查而执行危险命令。最早期的提示注入案例多发生在聊天接口或API输入中，攻击者通过发送看似正常的语句“请删除我的最后一条记录”进行非法操作的升级版本，诱使模型调用关键系统接口完成删除、重置等操作，造成严重后果。随着LLM的应用深入，提示注入的攻击面扩大到了更多场景。学术出版领域利用LLM辅助论文审核的系统也被发现存在潜在风险。部分学者在论文正文中故意嵌入引导模型忽视缺陷、给予高分评价的指令语句，试图利用AI自动审稿机制获取不正当优势，影响学术生态的公平性。
这种恶意注入文本对人类审稿者不可见，但对自动审读的AI模型却具有极强的影响力，显示出提示注入的隐蔽性和危害性。在商业合同审核、客户服务自动化、智能助理语音识别等多个领域，类似的提示注入攻击也屡见不鲜。例如，某些自动化工单系统的表单字段中被注入绕过权限的指令，令后台程序错误执行，带来用户隐私泄露乃至重大安全漏洞。声音转文字技术的结合更为提示注入开辟新通路，攻击者通过语音助手发出隐蔽指令，迫使系统执行危险操作。此外，多模态、多代理环境中的连锁注入更为复杂，攻击链条中的一环被成功注入，即可通过信息传递影响相关联的其他模型或子系统。面对提示注入的严峻挑战，行业安全专家提出了多层次的防护策略。
首先是工具白名单机制，即限制模型能够调用的工具和接口权限，确保执行操作的范围受控。无论是删除记录还是权限升级，都需要严格的身份认证和角色校验，防止滥用。其次是输入预处理与提示净化，在模型接收用户输入前，采用语言过滤和语义识别技术，剥离或屏蔽带有潜在注入指令的内容，避免恶意代码直接进入模型上下文。此外，模式识别与检测工具可以监控自然语言中的异常指令表达，对异常访问行为进行及时预警和阻断。更高级的防护措施包括提示隔离技术，将用户输入与模型的核心指令严格分区，防止内容混杂导致的指令劫持。通过上下文记忆限制减少长期积累的注入效果，遏制所谓的“记忆污染”攻击。
实现这些措施的关键还需结合实际系统架构，定制角色权限策略，全面评估模型集成的风险边界。企业应将LLM视为高度敏感的操作平台，采用软件开发生命周期内的安全设计原则，集成持续测试与安全审计。安全培训和使用规范同样不可或缺。技术之外，行业规范与监管政策也须跟进，以确保AI应用环境的透明和可信，让技术红利惠及千家万户而非成为隐患温床。总结来看，提示注入是LLM时代不可忽视的安全威胁。它以简单的文本形式，潜藏强大的破坏力，能够执行范围广泛且影响深远的非法操作。
随着AI智能应用的深入，提示注入攻击态势可能愈发复杂和隐秘。唯有深入理解攻击机理，构建多层安全防护，赋予系统高度的风险辨识和处置能力，才能确保LLM驱动的智能系统在信息安全的轨道上健康运行。未来，提升模型的鲁棒性，扩大对上下文准确理解的能力，加强人机交互环节的安全监督，将是安全研究的重要方向。对企业和开发者而言，提前做好准备，构建抗提示注入的安全机制，是迈向智能化新时代不可或缺的一步。只有这样，LLM驱动系统才能真正实现便捷高效与安全可信的完美统一，助推数字经济和社会发展迈向新高度。
