🔍 18. Prompt Injection và System Prompt
Hiện tượng khai thác system prompt thông qua prompt injection không chỉ là một vấn đề kỹ thuật mà còn là một thách thức xã hội và đạo đức. Nó nằm ở ngã ba đường giữa đổi mới, an ninh và quyền riêng tư trí tuệ.
Prompt hacking
18 bài viết
💉 17. Injection đệ quy - "Đánh lừa" LLM qua nhiều tầng
Recursive Injection là một thách thức lớn đối với sự an toàn và an ninh của LLM. Bằng cách hiểu rõ bản chất của các kỹ thuật này, chúng ta có thể phát triển các biện pháp phòng thủ hiệu quả hơn, đảm bảo LLM được sử dụng an toàn và có trách nhiệm.
☠️ 16. Tiêm nhiễm gián tiếp - Mối đe dọa thầm lặng của LLM
Tiêm nhiễm gián tiếp là một thách thức lớn đối với an toàn và bảo mật của LLM. Bằng cách hiểu rõ bản chất của tấn công này, chúng ta có thể phát triển các biện pháp phòng thủ hiệu quả hơn, xây dựng tương lai AI an toàn và đáng tin cậy.
☠️ 15. Virtualization: Mô phỏng nhiệm vụ để tấn công LLM
Virtualization là một kỹ thuật tấn công mới, có thể gây ra mối đe dọa nghiêm trọng đối với LLM. Các nhà phát triển cần nhận thức được kỹ thuật này và thực hiện các biện pháp phòng thủ thích hợp.
☠️ 14. Defined Dictionary Attack: Bẻ khóa LLM bằng Từ điển Xác định
Defined Dictionary Attack là một thách thức lớn đối với sự an toàn và an ninh của LLM. Bằng cách hiểu rõ bản chất của các kỹ thuật này, chúng ta có thể phát triển các biện pháp phòng thủ hiệu quả hơn, đảm bảo LLM được sử dụng an toàn và có trách nhiệm.
☠️ 13. Payload Splitting: Chia nhỏ để vượt rào
Payload Splitting là một thách thức lớn đối với sự an toàn và an ninh của LLM. Bằng cách hiểu rõ bản chất của các kỹ thuật này, chúng ta có thể phát triển các biện pháp phòng thủ hiệu quả hơn, đảm bảo LLM được sử dụng an toàn và có trách nhiệm.
☠️ 12. Obfuscation/Token Smuggling: Bẻ khóa LLM trong bóng tối
Obfuscation/Token Smuggling là một thách thức lớn đối với sự an toàn và an ninh của LLM. Bằng cách hiểu rõ bản chất của các kỹ thuật này, chúng ta có thể phát triển các biện pháp phòng thủ hiệu quả hơn, đảm bảo LLM được sử dụng an toàn và có trách nhiệm.
☠️ 11. XML Tagging: Khiên chắn vững chắc cho LLM
XML Tagging là một chiến lược phòng thủ hiệu quả, đặc biệt khi kết hợp với XML+Escape, có thể giúp bảo vệ LLM khỏi các cuộc tấn công tiêm nhiễm prompt.
☠️ 10. Sandwich Defense: Bảo vệ đa tầng cho LLM
Sandwich Defense là một chiến lược phòng thủ bằng cách xây dựng cấu trúc prompt đa tầng hiệu quả có thể giúp bảo vệ LLM khỏi nhiều loại tấn công tiêm nhiễm prompt
☠️ 9. Random Sequence Enclosure: Tạo lớp bảo vệ ngẫu nhiên
Random Sequence Enclosure là một chiến lược phòng thủ độc đáo và hiệu quả để chống lại các cuộc tấn công tiêm nhiễm prompt, đặc biệt là trong các trường hợp đối thủ chưa nắm rõ cơ chế hoạt động của chiến lược này.
☠️ 8. Post-Prompting: Bảo vệ LLM bằng cách sắp xếp thông minh
Post-Prompting dựa trên một quan sát thú vị về cách LLM xử lý thông tin. Các model này thường ưu tiên chú ý và thực hiện những chỉ dẫn cuối cùng mà chúng nhận được
☠️ 7. Instruction Defense: Bảo vệ LLM bằng hướng dẫn trực tiếp
Instruction Defense là một chiến lược phòng thủ tiềm năng để chống lại các cuộc tấn công tiêm nhiễm prompt. Bằng cách đưa ra các hướng dẫn trực tiếp, chúng ta có thể tăng cường khả năng đề phòng và tuân thủ mục tiêu của model, từ đó bảo vệ hệ thống AI khỏi những ảnh hưởng tiêu cực.
☠️ 6. Tìm hiểu chuyên sâu về filtering: Một vũ khí mạnh mẽ chống lại tiêm nhiễm prompt
Filter là một chiến thuật hiệu quả để bảo vệ LLM khỏi các cuộc tấn công tiêm nhiễm prompt. Tuy nhiên, các nhà phát triển cần nhận thức được các thách thức của lọc để có thể triển khai các chiến lược lọc hiệu quả.
☠️ 5. Ngăn chặn tiêm nhiễm prompt trong Mô Hình Ngôn Ngữ Lớn
Tấn công tiêm nhiễm prompt là một mối đe dọa nghiêm trọng đối với các LLM. Các nhà phát triển LLM cần phải áp dụng các chiến lược bảo vệ dấu hiệu để giảm thiểu khả năng xảy ra các cuộc tấn công này. Việc kết hợp các chiến lược bảo vệ dấu hiệu là cách tốt nhất để đạt được hiệu quả cao nhất.
☠️ 4. Jailbreaking
Jailbreaking là một công cụ mạnh mẽ có thể được sử dụng cho cả mục đích tốt và xấu. Điều quan trọng là phải hiểu những rủi ro và hệ quả đạo đức của jailbreaking trước khi sử dụng nó.
☠️ 3. Rò rỉ prompt - Nguy cơ tiềm ẩn của Ngôn ngữ Mô hình Lớn
Rò rỉ prompt là một mối đe dọa thực sự đối với các hệ thống và ứng dụng AI. Lỗ hổng bảo mật này có thể cho phép kẻ tấn công thu thập prompt gốc, bao gồm thông tin nhạy cảm, chẳng hạn như tên người dùng, mật khẩu, hoặc thông tin kinh doanh bí mật.
☠️ 2. Prompt Injection: Bảo mật Ngôn ngữ Mô hình Lớn
Có rất nhiều cách khác nhau để thực hiện các cuộc tấn công Prompt Injection. Việc hiểu rõ các kỹ thuật tấn công và phòng thủ Prompt Injection là rất quan trọng để bảo vệ các hệ thống và ứng dụng AI khỏi những cuộc tấn công này.
☠️ 1. Prompt Hacking - Vượt mặt Ngôn ngữ Mô hình Bằng Lời Nói
Prompt hacking là một thách thức mới cần được các nhà nghiên cứu, nhà phát triển và người dùng LLM quan tâm. Bằng cách hiểu rõ bản chất của prompt hacking, các kỹ thuật tấn công và phòng thủ, chúng ta có thể xây dựng một tương lai an toàn và bền vững cho các hệ thống AI tiên tiến này.
