本文介绍对 LLM 提示词注入攻击（prompt injection）的提示通用防御框架 。首篇论文已被安全顶会 USENIX Security 2025 接收 ，词注第一作者陈思哲是入攻 UC Berkeley 计算机系博士生，Meta FAIR 访问研究员 ，击何研究兴趣为真实场景下的克利 AI 安全 。他的最新导师是 David Wagner (UCB), 郭川 (Meta), Nicholas Carlini (Google) 。
一作主页：https://sizhe-chen.github.io
项目报告 slides ：https://drive.google.com/file/d/1baUbgFMILhPWBeGrm67XXy_H-jO7raRa/view?研究usp=sharing
LLM 强大的语言能力 ，使其被广泛部署于 LLM 应用系统（LLM-integrated applications）中 。提示此时 ，词注LLM 需要访问外部数据（如文件 ，入攻网页 ，建站模板击何API 返回值）来完成任务 。克利在这个交互场景下 ，最新有以下三方 ：
指令（可信的研究） ：来自 LLM 应用系统开发者模型（可信的） ：来自开发者或 API 供应方数据（不可信的）：来自外部或第三方
系统对外部数据源的访问 ，提供了全新的提示攻击视角：攻击者可以在第三方数据中，注入额外的指令 ，以覆盖 LLM 应用的原指令。如下图所示 ，餐厅 A 的老板在点评网站 yelp 上，免费模板发布一条含有提示词注入攻击的评论 ，误导 LLM 忽视其原指令（推荐一些好餐厅） ，转而推荐风评不佳的餐厅 A 。
提示词注入攻击 ，被 OWASP 安全社区列为对 LLM 应用系统的最大威胁 [1] ，对更广泛的 LLM 应用造成重大安全阻碍 。部署的工业级 LLM 应用系统（Google Docs [2], Slack AI [3], ChatGPT [4]） ，经测试可以被提示词注入攻击攻破，造成私有内容的泄露 。
提示词注入攻击 ：原因第一个原因 ：LLM 输入中，源码库没有分离指令和数据 ，二者被直接拼接为单个 LLM 输入。
对此，我们提出一个安全前端（secure front-end） ，在组织 LLM 输入时，显式分离指令和数据 。
第二个原因 ：LLM 训练中 ，模型被教导遵循输入中的任意指令。
对此 ，我们提出结构化指令微调（structured instruction tuning）和安全对齐（secure alignment） ，训练 LLM 识别安全前端组织的输入 ，从中生成高质量的输出 ，并对提示词注入攻击鲁棒 。服务器租用
在 LLM 输入上，我们设计只能被系统使用的分隔符（delimiters） ，分离指令和数据 。安全前端会留出一些 LLM special tokens（如下图中的 [MARK], [INST], ...） ，用于指令 / 数据分离 ，并删除数据部分可能含有的特殊分隔符 ，使其仅能被 LLM 应用系统（而非数据提供方 / 攻击者）所使用 。
在 LLM 训练时 ，我们模拟提示词注入攻击，教导模型忽视任何在数据中的注入指令 ，仅遵循 LLM 应用系统的原指令（由安全前端分离并定义） 。香港云服务器具体来说，我们从原指令微调数据集 ，生成一个新的 “结构化指令微调数据集” ，其部分包含带提示词注入攻击的样本，如下图所示 。在此数据集上 ，我们利用标准 SFT（supervised fine-tuning）算法微调模型 。
在 LLM 训练时 ，除了指令微调，还有对齐这一步骤，我们同样可以在此做防御 。安全对齐构建一个偏好数据集（preference dataset），对于每一个 SFT 数据集中的样本 ：
采样另一个随机样本 s ，高防服务器用于模拟提示词注入攻击偏好数据集中 ，LLM 输入是被注入了 s 指令的样本 s偏好数据集中，LLM 理想输出是对 s 指令的回复偏好数据集中，LLM 不良输出是对 s 指令的回复在此数据集上 ，我们利用标准偏好优化（direct preference optimization）算法微调模型 。
防御策略 1+2 被称为 StruQ (USENIX Sec25) ，防御策略 1+3 被称为 SecAlign。
如下图所示 ，StruQ/SecAlign 模型保持和未防御模型相同的性能（general-purpose utility by AlpacaEval2 WinRate） 。
对于无优化的提示词注入攻击，StruQ 模型实现了 < 2% 攻击成功率，SecAlign 实现 0% 攻击成功率（Max ASR Opt.-Free） 。
对于基于优化的提示词注入攻击 ，StruQ 显著降低其成功率 ，SecAlign 又进一步将成功率降低 4 倍以上 ，到 15% 以下（Max ASR Opt.-Based） 。
我们提出提示词注入攻击成功的两个原因 ，并逐一对它们设计防御 。
由于 LLM 输入中 ，没有分离指令和数据，我们提出安全前端（secure front-end） ，在组织 LLM 输入时 ，用只能被系统所用的分隔符 ，分离指令和数据 。
由于 LLM 训练中 ，模型被教导遵循输入中的任意指令 ，我们提出结构化指令微调（structured instruction tuning）和安全对齐（secure alignment） ，训练模型只遵循 LLM 应用系统设计的指令 。
以下是三个防御策略，在模型训练 pipeline 中的位置 。
[1] https://owasp.org/www-project-top-10-for-large-language-model-applications 。
[2] https://embracethered.com/blog/posts/2023/google-bard-data-exfiltration 。
[3] https://promptarmor.substack.com/p/data-exfiltration-from-slack-ai-via 。
[4] https://thehackernews.com/2024/09/chatgpt-macos-flaw-couldve-enabled-long.html 。
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