各位同仁、技术爱好者们，大家下午好！ 今天，我们齐聚一堂，探讨一个在当前AI时代变得愈发关键的话题：如何确保我们精心构建的AI系统，特别是大型语言模型（LLM），在面对恶意攻击时依然坚不可摧。我们即将深入剖析一个前沿且极具实践意义的防御策略——Adversarial Prompting Simulation，并着重讲解其核心组件：构建一个专门模拟黑客攻击的“影子图”对主程序进行 24/7 压力测试。 1. AI系统的隐形威胁：对抗性提示（Adversarial Prompts） 在AI技术飞速发展的今天，LLMs展现出了令人惊叹的能力。它们能够撰写文章、生成代码、进行对话，几乎无所不能。然而，正如任何强大的技术一样，其背后也隐藏着潜在的风险。其中最突出的一类风险，便是所谓的“对抗性提示”（Adversarial Prompts）。 对抗性提示并非简单的错误输入，而是经过精心设计、旨在诱导AI系统产生非预期、有害或错误行为的输入。这些攻击可能包括： 越狱 (Jailbreaking)：绕过模型固有的安全防护和道德准则，使其生成不适当、有害或非法的内容。 提示注入 (Prompt Inje …
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