针对LLM的间接提示注入攻击
近日，一项名为ChatGPT的研究揭示了一种前所未有的危险——间接提示注入攻击。虽然我们对于计算机安全隐患的认识越来越深入，但新型攻击依旧随处可见，ChatGPT的攻击不仅威胁LLM（语言模型）的安全性，更可能影响整个人工智能生态链。
这种攻击手段可以让攻击者通过精心构造的短语或单词组成对话，实现在LLM上执行任意代码并获得控制权的目的。然而这种攻击与传统的直接注入攻击不同，是通过间接的方式进行，因此更易于发生且更加难以检测。
值得注意的是，经过测试发现，这种攻击手段可以绕过当前大部分在LLM上实施的保护措施，如输入长度限制以及XSS过滤器等等。同时，由于LLM经常被用于处理自然语言文本，这也为攻击者提供了更多的机会。因此，随着LLM被越来越广泛地应用于各个领域，这种攻击也日益紧迫。
针对这种危险的攻击，建议开发者加强对于关键代码的保护，并实施更加严格的输入限制措施。同时，对于用户与LLM的交互，也需要进行更加严格的监管。
作为一项颠覆性技术，人工智能的确为我们带来了许多便利，但也带来了许多安全上的隐患，并需要大家齐心协力去解决。希望通过此篇文章，大家能够了解更多针对LLM的间接提示注入攻击的危害，从而更加重视计算机安全，保障我们的网络环境的稳定与安全。
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