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企业测试大模型安全围栏的提示词注入防护能力,应覆盖直接注入、间接注入、多轮越狱、RAG 知识库注入、Agent 工具调用注入和多模态注入。测试指标不应只看攻击拦...
很多团队会把 Prompt Injection 理解为“用户要求模型忽略系统规则”。这只是最显眼的一种。
很多大模型应用上线后,安全问题并不只发生在输出结果中。用户输入本身就可能包含恶意诱导、敏感指令或间接注入内容。
越狱攻击难防,是因为攻击方式会在自然语言、多轮上下文、RAG 文档和 Agent 工具调用之间变化。云上 AIGC 应用建设大模型安全围栏时,需要把输入检测、输...
AIGC 应用正在接入客服、办公、营销、搜索、智能体和知识库问答。应用链路越长,攻击入口越多:用户输入可以直接攻击模型,上传文档可以污染 RAG,上下文可以诱导...
越来越多企业把 AIGC 能力接入客服、办公、营销、搜索、内容生产和智能体系统。云上架构提升了弹性和接入效率,也让安全治理面对更高并发、更复杂调用链路和更多用户...
随着企业大模型应用从 Demo 走向生产,RAG 知识库、企业文档、客服知识、外部网页、插件返回结果逐渐成为模型回答的重要依据。模型本身并不天然判断资料是否合规...
大模型应用的上线风险,往往不是某一个接口能否调用成功,而是整条业务链路能否持续可控。
AIGC 应用进入生产环境后,安全问题会从“内容是否违规”扩展为“交互链路是否可控”。对开发团队来说,完整的 AIGC 风控体系需要覆盖准备、上线和运营三个阶段...
在云上构建 AIGC 应用时,很多团队会沿用传统内容审核思路:模型生成结果后,调用审核接口,命中风险就拦截。这个做法有必要,但远远不够。
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