百度：2025年LLM间接提示注入漏洞解析与防御路线报告.pdf
- 上传者：简****
- 时间：2025/08/25
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本报告聚焦于大语言模型（LLM）在应用层面临的安全挑战，深入解析了间接提示注入（Indirect Prompt Injection）漏洞的技术原理、攻击向量及潜在危害。
文档详细阐述了攻击者如何通过操纵LLM的外部输入或数据源，诱导模型执行非预期操作或泄露敏感信息，并系统性地梳理了当前主流的防御路线与技术策略。
核心价值在于为AI应用开发者及安全研究人员提供从漏洞机理到工程化防御的完整参考，助力构建更安全的生成式AI基础设施。
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