在自然语言处理(NLP)应用中，如何保证模型不受到提示注入攻击呢？提示注入是指蓄意向输入文本中添加特定单词、或随机插入无意义字符来误导NLP模型对文本进行错误的推断。
虽然提示注入攻击相对难以发现，但有仍然有技术手段来识别和应对。本文从两个方面展开：第一，探究攻击所涉及的技术背景和NLP模型的弱点，以及如何为自然语言生成模型进行防范；第二，介绍Haystack解决方案中如何使用自然语言推理(NLI)技术来保障模型不受注入攻击。此外，我们还列举了几个有效的预防方法。
在NLP模型保护方面，提示注入攻击只是冰山一角。深度学习时代，数据安全面临的各种风险也更加多样化和复杂。而Haystack可以为企业提供端到端的解决方案：NLP模型的训练、优化、保护、集成和现场应用。现在就让我们找到答案，不让恶意注入“混淆视听”！
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