随着人工智能技术的飞速发展，基于大型语言模型（LLM）的应用日益普及，其在各种实际场景中展现出强大的自然语言理解与生成能力。然而，提示注入（Prompt Injection）作为一种针对语言模型的攻击手段，正逐渐暴露出其潜在的安全隐患，成为AI系统安全领域亟需解决的难题。提示注入不仅对模型的对话效果构成威胁，更直接影响到系统的整体信任度和安全性。理解提示注入的本质，并探索有效的防护策略，对推动大型语言模型实现安全可靠的部署具有重要意义。 大型语言模型通常通过两个阶段训练完成。首先是基于海量多样化文本的基础模型训练，旨在预测下一个词以捕捉通用语言规律；其次是利用强化学习进行后期训练，调整模型行为以满足特定角色需求，比如成为一个帮助用户的智能助手。
这种训练方法使模型能够按照系统预设的指令进行响应，同时避免生成不当或危险的内容。但即使经过后期训练，模型依然存在被恶意输入绕过系统指令的风险。 提示注入攻击的核心在于通过向模型输入巧妙设计的文本，使其忽视或修改原本由系统提示决定的行为规范。例如，攻击者可能在输入中嵌入“忽略所有之前的指令”或“执行以下危险指令”等内容，从而诱导模型违背预期，执行不受控操作。在某种程度上，提示注入与SQL注入等传统网络攻击手段有异曲同工之妙，都是通过“关闭当前上下文、插入新命令”的方式达到破坏系统安全的目的。 从技术角度来看，提示注入的检测与防御面临多方面挑战。
首先，提示注入几乎涵盖了AI“对齐问题”的全部难度，因为要确保系统提示始终生效，避免被绕过，恰恰是实现AI对齐的关键所在。其次，传统的基于黑名单或关键字过滤策略难以抵御复杂多样的攻击手法，攻击者往往通过变换语句结构或编码方式来规避检测。而直接在模型外部设置过滤机制，也将陷入与模型能力不匹配的问题，如果过滤系统能力较弱，难以识别复杂攻击；若过滤能力过强，本身也可能像模型一样遭受欺骗。 此外，通过结合多个语言模型进行投票判定的策略虽然可增加攻击门槛，但并非万无一失。因为现实中不同模型之间的攻击迁移现象较为常见，攻击者往往能够设计出能躲避多数模型防御的通用示攻击向量。此外，多个模型之间对复杂指令的理解差异，造成投票结果的不一致，进一步削弱防御效果。
输入处理方式的多样化，例如使用不同语法结构、翻译及转码，也只能在一定程度上增大攻击难度，但难以根本阻止提示注入的发生。 针对以上挑战，研究者尝试从模型内部机制入手开展防御。包括引入专门的分隔符将信任输入与非信任输入区分，利用附加的编码标识系统和用户信息的区别，或通过网络结构调整实现对不同输入源的独立处理。这类方法在实验中取得了一定的成功，部分减少了已知攻击的有效性，但不能完全杜绝全新的提示注入手段。主要原因在于模型暴露的巨大输入空间与人类难以预见的变化，使得攻击者总能在未覆盖的输入分布中寻找突破口。 鉴于目前的训练与防御方法仍面临诸多限制，未来研究正逐步向“机械可解释性”（mechanistic interpretability）领域倾斜。
这一方向尝试从模型内部运作机制解析输入如何转化为输出，从而识别潜在的注入攻击信号。借助机器学习理论和神经网络可视化方法，深入剖析模型决策路径，有望建立起一套基于模型自身的监测与阻断机制，为防御提示注入提供新思路与新工具。 与此同时，提示注入问题也推动人工智能社区重新反思“AI对齐”这一根本性话题。正如提示注入暴露的那样，简单依赖外部策略或后期微调难以保证全局安全，必须结合更根本的模型设计理念和训练范式。如何构建在各种外部输入下均能稳定服从系统设定的语言模型，是未来AI安全研究的重要目标。 提示注入不仅涉及模型行为的规范，还关联到保护用户数据和隐私安全。
例如有攻击案例通过提示注入诱导模型泄露API密钥等敏感信息，这种情况在代理系统中尤为危险。随着大型语言模型被广泛用于自动化任务，包含金融、医疗等安全敏感领域，防止提示注入成为保障人工智能系统可信运行的核心环节。 总结而言，提示注入是大型语言模型安全领域一项极为复杂且紧迫的挑战。它融合了技术、理论与实践的多维问题，涉及如何在广泛不可控输入环境下保证模型行为的稳定和预期。当前的防御方法虽然在一定程度上减少了攻击成功率，却尚难彻底根除攻击风险。推动领域进步的关键在于深化对模型内部原理的理解，加强跨学科合作，并兼顾系统整体安全架构设计。
未来希望通过基于机械可解释性技术的检测方案、更加精细化的训练方法和创新性的架构设计，实现对提示注入的根本防御，保障人工智能技术的健康发展与广泛应用。
